汽轮发电机组振动故障诊断系统自学习的研究

被引：13

作者：

戈志华

牛玉广

李如翔

宋之平

机构：

[1] 华北电力大学动力系!河北省保定市

来源：

中国电机工程学报 | 2000年 / 05期

关键词：

故障诊断; 自学习; 非线性; 分维数;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2000.05.019

中图分类号：

TM31 [发电机、大型发电机组（总论）];

学科分类号：

摘要：

对于一个已建立起来的故障诊断系统 ,其识别诊断故障的能力取决于诊断系统的知识容量。然而 ,人们对故障机理的认识是有限的 ,诊断系统不可能覆盖所有可能发生的故障 ,因此 ,对某些异常现象无法作出准确的辨识。文章着重研究振动故障的非线性特征 ,通过计算振动故障的分形维数提取新故障样本 ,提出了一种诊断能力自我扩充的理论方法 ,并进行了实例验证

引用

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