基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断

被引：11

作者：

熊建秋

李祚泳

汪嘉杨

徐婷婷

机构：

[1] 四川大学水电学院

[2] 成都信息工程学院环境工程系

[3] 成都信息工程学院环境工程系四川成都成都信息工程学院环境工程系

[4] 四川成都

来源：

水力发电 | 2005年 / 07期

关键词：

概率神经网络; 水轮发电机组; 振动; 故障诊断; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV738 [养护、维修];

学科分类号：

081504 ;

摘要：

概率神经网络(PNN)是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络。它采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型,以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。提出基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法,并在水轮发电机组振动频谱波形特征的基础上,对几种典型故障模式进行了实例研究。理论分析和实例结果验证了基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法是正确和有效的。

引用

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页数：3

共 6 条

[1] 信息融合技术在水轮发电机组故障诊断中的应用 [J].