王海军，许 松，陆建宏，任保瑞

(1.天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300350；2.天津大学 建筑工程学院，天津 300350；3.雅砻江流域水电开发有限公司二滩水力发电厂，四川 攀枝花 617000)

1 研究背景

河床式水电站的厂房结构既是机组的支撑结构，又是水流过流通道[1]。这种结构特点导致机组和厂房形成的动力学体系具有随机性、复杂性、非线性相关性等特点[2-5]。水电站厂房结构动力学特性的复杂性使得结构振动监测十分重要。然而，目前已建的各大型水电站厂房振动监测测点多布置于机组，厂房结构上测点布置较少。原型振动观测可以准确地反映机组和厂房结构的振动状态，但是原型振动观测多为短期观测，对水电站厂房进行长期观测成本较大。故利用机组上已有测点振动信号对厂房结构振动进行预测，为水电站厂房结构安全监测提供了一种思路[6]。目前的研究主要是通过找出机组与厂房结构的耦联关系，对水电站厂房结构振动标准差、均方根、加速度等幅值进行预测。例如，苗宗伟等[7]建立了径向基神经网络预测模型，对振动加速度进行了预测；练继建等[8]基于机组和厂房结构振动实测分析，利用最小二乘支持向量机对三峡水电站厂房振动标准差进行了预测;王海军等[9]建立了基于相关向量机的水电站厂房预测模型，对厂房结构振动标准差进行了预测；徐国宾等[10-11]基于广义回归神经网络，对结构振动均方根进行了预测；……