基于CSABO-VMD和多策略改進的BOA-BP的水電機組故障診斷

摘要： 針對燈泡貫流式水電機組缺乏故障診斷方法，采用轉子故障平臺模擬機組典型故障作為依據。結合混沌映射（Chaotic map）優化的減法平均器（SABO）優化變分模態分解（VMD）對原始數據進行分解。對得到的分量采用多尺度樣本熵的計算，結果輸入到多策略改進的蝴蝶優化算法（BOA）優化的BP神經網絡中進行故障診斷和分類識別。結果表明，診斷結果為98.75%，明顯優于未優化模型。該項研究... （共6頁）