技術編號：40434916
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明涉及水電機組故障診斷，尤其是涉及一種基于深度學習與多重信號分解的信號預測方法及系統(tǒng)。背景技術、隨著運行年限增長，水電機組設備性能逐漸退化，故障發(fā)生的潛在因素增加，為提前預知機組故障，避免因事故停機造成不必要損失，需對機組變化趨勢展開預測。目前趨勢預測可分為基于物理模型的預測方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測方法兩類：一、水電機組等旋轉(zhuǎn)機械實際運行環(huán)境復雜多變，從運行機理角度構(gòu)建的物理預測模型考慮因素較多，且很大程度依賴于專家經(jīng)驗，具有很強的不確定性，其研究應用受到限制；二、從數(shù)據(jù)驅(qū)動角度實現(xiàn)信號時...
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