水电设备运行状态的BP神经网络评估法

【摘要】：针对水电设备管理的特点,确定了BP神经网络模型预测设备运行状态的架构,利用企业设备管理信息系统中的样本数据采用动量因子法对该模型进行了学习训练,得到了水电设备运行状态评估的预测模型。实例验证表明该模型可以有效地进行水电设备状态评估。 【作者单位】： 河北西柏坡发电有限责任公司;东南大学自动化学院;
【关键词】： 水电设备 设备评估 BP神经网络
【分类号】：TV737;TP183
【正文快照】： 设备作为水电厂主要的技术载体,要求运行安全可靠。其运行状态的好坏会深刻影响企业的经济效益和社会效益,故准确评价设备运行状态,进而科学合理地制订水电厂设备检修计划特别重要。目前,我国企业设备检修计划制订大多数采用故障检修和预防性检修两种方式,为保证水力发电设备

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