基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别

【摘要】：在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识。某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值。 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院;
【关键词】： 水电机组 轴心轨迹 边缘矩 粒子群寻优算法 改进BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(50779056)~~
【分类号】：TM312
【正文快照】： 0引言水电机组在实际运行中,会出现各种振源引起的振动,当振动超过一定程度时将严重影响机组的安全运行并过多消耗机组的使用寿命,导致意外失效事故的发生。因此对水电机组振动故障的诊断是一项十分重要的工作。水电机组是结构和功能都比较复杂的大型设备,通常故障信号处理中

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