基于主成分分析法的水电机组智能故障数字技术诊断系统研究

【摘要】：应用基于主元分析的计算方法实现水轮发电机的故障诊断。介绍了主元分析法的原理;总结了水电机组的故障集、征兆集和故障特征数据,以MATLAB为平台进行了水电机组故障诊断的具体实例分析,证明该方法是一种可行有效的水电机组故障诊断方法。PCA的降维作用也为BP网络的训练和识别减化了大量的运算过程,从而可以提高神经网络训练和识别的速度,同时神经网络处理数据维数的降低,不仅避免了BP网络在训练过程中由于处理数据维数过高而崩馈的危险,而且还提高神经网络的分辨率。 【作者单位】： 东北电力大学经济管理学院;东北电力大学自动化工程学院;
【关键词】： 水电机组 故障诊断 主成分分析
【分类号】：TM312
【正文快照】： 1故障征兆集的确定故障案例中记录了水电机组故障时刻各监测参数的监测值,通过对收集的大量故障案例的统计分析[1]-[2]。经过征兆提取,两类12种故障征兆。因为水轮机组故障诊断的依据并不仅仅局限于振动特征,也反映在转速、负荷、励磁电流等相关因素上,因此可以以振动随转速、

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