【摘 要】
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针对水电站厂房结构振动安全监测问题,结合智能学习算法,提出了一种基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动响应预测方法,为实现厂房结构振动智能化监测提供了一种新的思路
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津大学建筑工程学院,雅砻江流域水电开发有限公司二滩水力发电厂
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0401901),天津市自然科学基金项目(18JCYBJC22300)
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针对水电站厂房结构振动安全监测问题,结合智能学习算法,提出了一种基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动响应预测方法,为实现厂房结构振动智能化监测提供了一种新的思路。首先采用AVMD方法将振动信号分解为多阶IMF分量;然后对各阶IMF分量分别建立KELM预测模型,模型参数采用BSA优化算法选取;最后通过信号重构得到结构预测振动时程曲线。将该方法应用于某实际水电站工程,以机组和水压脉动原型观测信号作为输入,以水电站厂房结构振动信号作为输出,建立了预测模型,预测信号与测试信号对比结果表明:测点预测结
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