神经网络对水电机组振动故障的应用研究

【摘要】：研究水电机组振动故障问题。由于引起水电机组故障原因十分复杂,且监测数据量大、冗余信息严重,采用传统的RBF神经网络对水电机组故障进行诊断,存在RBF网络结构复杂、训练时间长和诊断准确率低等缺陷。为了提高故障诊断的准确性,提出一种主成分分析和RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。首先用主成分分析方法对故障信息进行预处理,消除无用和冗余的信息,然后采用RBF神经网络对预处理后的故障信息进行训练和诊断,从而减少RBF神经网络的规模,简化网络结构,加快故障诊断速度。借用某电站实测机组数据进行仿真,结果表明,本文算法不仅很好地克服了传统RBF神经网络的不足,而且有效地提高了水电机组故障诊断准确性和效率,结果证明本文提出的水电机组故障诊断方法的有效性和优越性。 【作者单位】： 广东技术师范学院;
【关键词】： 神经网络 水电机组 主成分分析 故障诊断
【分类号】：TM312
【正文快照】： 1引言随着科学技术的不断进步和我国水电事业的不断发展,使得水电在整个电力系统中的地位和作用越来越重要。水电机组一旦发生故障,不仅造成水轮发电机组损坏,甚至危及电网的安全和稳定,水电机组的故障能否正确诊断与电力系统的稳定安全运行有着直接的关系,因此水电机组故障

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