基于遗传神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究

【摘要】：针对水电机组振动故障诊断中的故障误诊、漏诊以及诊断的可靠性低等问题,提出了适用于水电机组的神经网络局部诊断和证据理论融合决策诊断的故障诊断方法。在神经网络中应用遗传算法来提高网络的收敛速度,应用提出的诊断方法对水电机组振动故障进行仿真,诊断结果表明对故障征兆信息的有效组合,充分利用机组各部位的信息,可以减少诊断的误诊、漏诊问题,从而有效地提高诊断的可靠性。应用MATLAB7.0开发出故障诊断系统界面。 【作者单位】： 中国水电顾问集团西北勘测设计研究院
【关键词】： 遗传神经网络 BP学习算法 人工神经网络 水轮发电机组 证据理论 振动 故障诊断
【分类号】：TV737;TP183
【正文快照】： 随着水电机组单机容量的增大,对机组的检修、维护、运行和管理提出了更高的要求。一旦发生事故,轻则影响机组的正常运行,重则造成机组损坏,甚至影响电网的安全和稳定。所以,在水电站开展状态监测与故障诊断,加强水电机组的监测,及时预测预报设备可能发生的故障,分析原因,指导

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