基于分级模糊神经网络的水电机组故障诊断

【摘要】：针对水电机组发生故障时,故障征兆与故障原因之间复杂的对应关系,提出了一种新型的基于低、中、高3级模糊神经网络的故障诊断结构模型和相应的学习算法,并以此方法对该分级模糊神经网络进行了仿真训练.仿真实验结果表明,该方法能有效地对水电机组单故障与多故障样本进行分类,可提高诊断准确率. 【作者单位】： 长春工程学院电气与信息学院;
【关键词】： 分级模糊神经网络 故障诊断 水电机组
【基金】：教育部重点课题基金(206035)
【分类号】：TV734.21;TP183
【正文快照】： 随着我国经济和电力事业的飞速发展,水电厂在大型电网的调峰、调频、调相及保证电网安全运行中发挥着越来越大的作用.作为水电厂的关键设备,水电机组运行状态的好坏,直接关系着电厂的安全以及电网的稳定.因此,能否有效地对水电机组的工作状态进行状态监测与故障诊断已成为确

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