基于机器学习的水轮机组声音分类模型  

Sound classification model of hydraulic turbine units based on machine learning

作　　者：刘芬香 LIU Fen-xiang

机构地区：[1]国能大渡河大数据服务有限公司,四川成都610000

出　　处：《水电站机电技术》2024年第12期140-143,共4页Mechanical & Electrical Technique of Hydropower Station

摘　　要：随着人工智能技术的不断进步,以声学方法为基础的水轮机状态监测与故障诊断系统的研究逐渐深化。本文提出了基于支持向量机(SVM)的声学特征分类模型,结合水轮机组的声学特征,实现典型异常声音的识别。实践证明,本文提出的声音分类算法显著提升了水轮机组声音监控与故障诊断的效率和准确性,为水力发电行业声音分析的研究提供了强有力的技术支持。

关 键 词：支持向量机 水轮机组声音 分类模型 声音分析 

分 类 号：TK730.8[交通运输工程—轮机工程]