基于果蝇优化算法的GRNN水电机组状态趋势预测

【摘要】：针对水电机组振动的非线性、非平稳特性,提出了一种基于果蝇优化算法(FOA)的广义回归神经网络(GRNN)模型(FOAGRNN),实现了GRNN分布参数的优化选择,并对四川省新政航电工程3台机组5个不同部位的振动序列峰峰值进行了预测,与BP神经网络预测结果的均方误差(MSE)对比结果表明,FOAGRNN预测精度较高。 【作者单位】： 西华大学电气信息学院;国电四川电力股份有限公司南桠河发电厂;
【关键词】： 水电机组 果蝇优化算法 趋势预测 广义回归神经网络
【基金】：西华大学省级重点实验室开放研究基金资助项目(SZJJ2009-015) “流体及动力机械”省部共建教育部重点实验室基金资助项目(SBZDPY-11-13,14) 西华大学研究生创新基金资助项目(Ycjj201163)
【分类号】：TV734.21
【正文快照】： 振动故障是水电机组故障中最常见、最主要的形式,而振动信号是反映水电机组状态最直接、最有效的特征量。振动信号趋势的预测可直观地反映水电机组未来的状态变化。水电机组在运行过程中受水力、机械及电气等多种振源共同作用,振动十分复杂,要精确建立各类激振动力与水电机组

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