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基于小波神经网络的水电机组振动故障诊断研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 12:54:52
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基于小波神经网络的水电机组振动故障诊断研究【摘要】:提出应用频谱法和小波神经网络对水电机组的振动故障进行诊断。在对水电机组振动信号进行频谱分析后,提取该信号在频率域的特征量,将频谱

【摘要】:提出应用频谱法和小波神经网络对水电机组的振动故障进行诊断。在对水电机组振动信号进行频谱分析后,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,使构造的小波神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。诊断结果表明,与常规神经网络诊断方法相比,频谱分析与这种小波神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效、并具有诊断速度快和泛化能力强等优点。 【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
【关键词】水电机组 故障诊断 频谱分析 小波神经网络 神经网络
【基金】:国家自然基金重点项目资助(90410019)
【分类号】:TV734
【正文快照】: 0引言人工神经网络具有良好的联想记忆能力、自组织能力和自学习能力以及极强的非线性映射能力,作为解决复杂非线性问题的有效工具已经在机械故障诊断领域中得到广泛应用,是继专家系统之后又一被应用于水电机组故障诊断领域的人工智能技术[1~2]。但是通常采用的BP网络训练速

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基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究    刘峰

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