基于神经网络的风机喘振故障诊断方法研究

基于传统诊断方法的缺陷,深入研究了将神经网络技术应用于风机喘振的理论与方法,对喘振故障特征的提取做了深入细致研究,在众多的影响因素中,提取出了影响较大的因子,经仿真和实际样本验证,取得了良好效果,验证了该方法的有效性和可行性。该法充分利用了时域内所采集到的数据,通过简单而有效的运算,既可准确反映故障的类型,又易于实现。