基于LVQ网络的水电机组振动多故障诊断方法

【摘要】：提出了应用学习矢量量化神经网络诊断水电机组的多故障,可避免BP神经网络容易陷入局部最小与学习速度缓慢的问题。通过算例仿真检验,该网络能够有效地识别并分离出各种故障类型。 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院
【关键词】： 水电机组 振动 故障诊断 学习矢量量化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(项目编号:90410019)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 引言BP神经网络因能逼近任意非线性函数而成为目前应用最为广泛的一种神经网络。但BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,学习速度缓慢,还有可能陷入局部最小问题,不能保证求出全局最小值[1]。学习矢量量化(learning vector quantization,简称为LVQ)[2],是一种有教师状态

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