基于SA-WNN模型的水电机组故障诊断研究
基于SA-WNN模型的水电机组故障诊断研究【摘要】:针对水电机组振动故障征兆和故障类型的非线性特性及传统小波网络在故障诊断中的缺陷,设计了一种基于模拟退火算法的小波神经网络(SA-
【关键词】: 模拟退火算法 小波神经网络 水电机组 故障诊断
【基金】:国家自然科学基金项目(51379160)
【分类号】:TV738;TP18
【正文快照】: 0引言水电站在电网系统中承担着调频、除峰填谷、黑启动等重任,确保了系统稳定运行[1]。水轮发电机组是水电站的核心,庞杂的机组结构及组成部件高度的集成化使得水电机组运行过程中的故障率明显提升,故障类型也更加复杂。据统计,水电机组大约80%的故障表现在机组振动上[2]。水
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引进水电机组技术研讨会在富春江召开
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水电机组静止励磁装置产生高频轴电压问题的研究探讨——国内外相关研究现状与我们的思考 黄大可;黄一申;
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首台国产化巨型水电机组即将投产 记者 江时强 周梦榕
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基于多源信息融合的水电机组故障诊断与轴心轨迹识别技术研究 杨志荣
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基于健康评估和劣化趋势预测的水电机组故障诊断系统研究 潘罗平
基于人工免疫系统的水电机组智能诊断方法研究 刘忠
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水电机组振动故障的智能诊断方法研究 彭文季
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基于特征的水电机组状态趋势预测 代开锋
水电机组稳定性监测系统的可靠性设计 侯永超
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基于模糊神经网络的水电机组故障诊断专家系统研究 赵勇飞
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