基于特征选择和GWO-BP的水轮发电机转子故障诊断方法

本发明涉及一种基于特征选择和GWO‑BP的水轮发电机转子故障诊断方法，包括以下步骤：1）收集水轮发电机转子在正常情况下和故障情况下的振动信号数据，并将其通过计算频域信号对应的数学统计特征以及频域特征，提取转子信号特征数据，构造高维特征集。2）建立GWO‑BP分类器模型，并将特征多次输入分类器模型训练，保留平均识别率较高的特征，将其依次增加特征维数再次输入到模型训练，取出在相对较低的维中具有较高的识别效果的特征。3）将降维后的特征参数输入到GWO‑BP分类器对转子故障进行诊断。本发明将数据特征提取和分类器模型相结合，提高了故障诊断的准确率，通过对代表特征参数筛取，以此降低输入数据维度提高诊断效率。

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