基于SVM的水电站设备故障诊断方法研究  

作　　者：苏岩 伍林 刘晶晶 

机构地区：[1]国能大渡河瀑布沟水力发电总厂,广西河池547699

出　　处：《今日制造与升级》2025年第1期164-166,共3页Manufacture & Upgrading Today

摘　　要：为解决水电站设备故障诊断精度不足的问题,提高故障识别与定位效率,文章以瀑布沟水电站为例,基于支持向量机(SVM)构建设备故障诊断模型。研究重点在于分析SVM和模糊逻辑方法的应用效果,并通过实例验证其在振动信号分解和故障识别中的效果,进而提出优化设备故障诊断的建议。通过仿真试验,本研究表明SVM方法具备高效故障诊断和精准分类的能力,诊断准确率达98.5%以上,研究结果可以为水电站运维提供有效的技术参考。

关 键 词：SVM 水电站设备 故障诊断 

分 类 号：TV73[水利工程—水利水电工程]