基于信息融合技术的水电机组振动故障诊断

【摘要】：针对传统方法在水电机组振动故障诊断中存在准确度不高的问题,引入了粒子群神经网络和证据理论相结合的故障诊断方法。对水电机组振动故障的不同征兆域,采用2个并行的粒子群神经网络进行局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对各证据进行融合。结果表明,该方法可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。 【作者单位】： 红河学院工学院;
【关键词】： 信息融合 水电机组 故障诊断 证据理论 粒子群神经网络
【分类号】：TV734;TV738
【正文快照】： 水电机组在运行中的振动是一种普遍存在的现象,而异常振动可能会破坏机组的结构、降低运行效率及机组出力[1],直接影响水电站的安全运行和生产成本。据统计,水电机组中约有80%的故障都在振动信号中有所反映,因此开展水电机组振动状态检测及故障诊断是非常必要的。水电机组振动

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