基于对向传播神经网络的水电机组振动故障诊断研究

【摘要】：应用频谱法和对向传播神经网络分类器对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本;通过训练,使构造的对向传播神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。仿真结果表明,与常规方法相比,频谱分析与对向传播神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效,且具有良好的鲁棒性和泛化能力,是一种有效的诊断方法。 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院
【关键词】： 水电机组 故障诊断 频谱分析 神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(90410019)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 水轮发电机组是水电站的核心,其运行的安全性、稳定性除直接影响水电站自身外,还将危及与机组相连电网的稳定。现代水电机组日趋大型化、复杂化和自动化,机组一旦发生故障,将会造成很大的损失。因此,对水电机组进行监测与故障诊断是保证机组安全运行的重要措施。而造成水电机

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