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小波包特征熵神经网络在尾水管故障诊断中的应用
被引:59
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
桂中华
论文数:
引用数:
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机构:
韩凤琴
机构
:
[1]
华南理工大学电力学院
来源
:
中国电机工程学报
|
2005年
/ 04期
关键词
:
水轮电机;
尾水管;
压力脉动;
小波包特征熵;
神经网络;
故障诊断;
D O I
:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2005.04.018
中图分类号
:
TV734 [机电设备];
学科分类号
:
摘要
:
为精确诊断水轮机尾水管涡带,该文提出一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的尾水管压力脉动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本对三层 BP 神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明训练成功的BP网络能够很好地诊断机组尾水管是否发生涡带以及涡带的严重程度,为水轮机故障诊断开辟新的途径。
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页数:4
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