基于QPSO-BP和改进D-S的水电机组振动故障诊断

【摘要】：为提高水电机组振动故障诊断的准确性,提出了一种基于改进D-S证据理论融合量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法。根据水电机组常见的振动故障类型,采用3个惯性权值随机调整的QPSO-BP网络分别对其进行初级诊断,并作为独立证据体应用于D-S理论的合成之中,实现了基本概率赋值的客观化。针对标准D-S无法合成高度冲突证据的缺陷,通过计算权值矩阵对其进行修正。实例分析表明,和3个初级诊断模型及标准D-S合成法相比,所提方法可以有效识别机组的振动故障,具有较高的诊断准确率。 【作者单位】： 红河学院工学院;
【关键词】： 水电机组 振动 故障诊断 量子粒子群优化BP神经网络 改进D-S证据理论
【基金】：云南省教育厅科学基金项目(2012Y450)
【分类号】：TV738
【正文快照】： 0引言据统计,水电机组中约有80%的故障会在振动信号中有所反映[1]。因此,从振动信号入手,进而建立相应的诊断模型已成为诊断机组故障的有效手段。鉴于水电机组的振动涉及机械、电磁和水力等多方面的因素,耦合性较强,故而智能模式识别方法已被广泛应用于机组振动故障的诊断中。

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