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基于多种诊断方法的水电机组故障诊断系统的研究
被引:9
作者
:
陈喜阳
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机构:
华中科技大学
陈喜阳
张克危
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华中科技大学
张克危
彭玉成
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华中科技大学
彭玉成
机构
:
[1]
华中科技大学
[2]
华中科技大学 湖北武汉
[3]
湖北武汉
来源
:
水力发电
|
2003年
/ 05期
关键词
:
故障诊断;
数据融合;
神经网络;
专家系统;
模型;
水电机组;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM312 [水轮发电机];
学科分类号
:
摘要
:
针对水电机组故障的多样性和复杂性,给出一种基于多诊断方法的水电机组故障诊断系统的构建,系统主要由基于数据融合的模糊神经网络技术和专家系统的在线诊断子系统和基于模型的离线诊断子系统组成。利用专家系统的逻辑推理能力和人工神经网络的学习和容错能力,并通过对建立转子非线性动力模型仿真来离线分析那些没有办法定量提取或解释的征兆,对机组进行故障诊断。
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