水电机组振动故障诊断的人工神经网络选择研究

【摘要】：引起水电机组振动的原因很复杂,而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生,使得故障诊断很困难,目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类,但如何选择故障诊断的神经网络一直是个难点。文章研究了3种人工神经网络,即反向传播网络(BPN)、概率神经网络(PNN)和学习矢量量化网络(LVQ)对水电机组振动故障诊断性能的影响。结果表明,人工神经网络的结构和算法,包括相关训练参数的选择对故障诊断性能有着重要影响。比较而言,学习矢量量化网络和概率神经网络在分类能力方面要比反向传播网络好一些,概率神经网络在计算负载方面比学习矢量量化网络要更胜一筹。 【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 西安理工大学水利水电学院
【关键词】： 反向传播网络 概率神经网络 学习矢量化网络 故障诊断 水电机组
【基金】：国家自然科学基金(90410019)资助项目
【分类号】：TV734
【正文快照】： 1引言同其他旋转机械一样,水电机组在运行过程中必然会振动,其振动超过一定程度时将严重威胁到机组的供电质量、使用寿命和安全运行。因此对水电机组的振动进行监测与诊断是一项很重要的工作。在故障诊断中,诊断推理可以理解为对故障征兆到故障模式的非线性映射关系的求解问

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