基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统

【摘要】：针对现有水电机组状态监测系统功能不完善、不够智能化的缺点,开发了基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统,该系统由状态监测和故障诊断两个模块构成,包括数据采集、数据分析、通信和智能故障诊断4部分。与传统故障诊断系统相比具有BP神经网络组成的专家系统,因此具有自学习、自适应和智能化等特点。实验结果表明,此系统的诊断结果准确可靠,具有良好的实用价值。 【作者单位】： 华南理工大学电力学院 华南理工大学电力学院 华南理工大学电力学院
【关键词】： 水电机组 状态监测 故障诊断 BP神经网络 专家系统
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50379015)~~
【分类号】：TV734.21
【正文快照】： 1引言近年来,大、中型水电站水电机组事故不断发生,使经济遭受了重大损失,并严重威胁着机组的安全稳定运行[1]。目前,许多大型水电站安装了实时状态监控系统,实现了对水电机组特征参量的在线状态监测,加强了对机组的运行监控,在机组安全运行方面取得了较好的效果[2];但这种实

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