EMD动态过程神经网络尾水管故障信息融合诊断

为准确识别水轮机尾水管涡带状态,本文提出一种基于EMD指标能量的神经网络故障诊断方法。采用经验模态分解方法分离尾水管压力脉动信号,建立基于指标能量的故障特征向量,并以此作为故障样本训练三层离散前馈过程神经网络,形成由动态特征向量到故障类型的映射关系,实现故障信息融合诊断。以水轮机尾水管压力脉动信号为例,进行了应用检验。结果表明,该方法的收敛速度和分类精度优于传统的RBF、BP神经网络法,分类识别的平均百分比误差小,准确度高,适合用于水轮机尾水管涡带的故障融合诊断。