基于人工神經網絡的火電機組振動故障診斷應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、火電機組振動故障診斷是一項復雜的系統(tǒng)工程，涉及的相關學科領域比較多，與現(xiàn)場工程實踐聯(lián)系十分密切。我國的火電機組正朝著高參數(shù)、大容量的方向發(fā)展，給故障診斷工作帶來了更大挑戰(zhàn)。所以選擇一種有效的診斷方法顯得非常重要。 人工神經網絡與專家系統(tǒng)是當前最常用的兩種診斷方法，前者以其獨特的優(yōu)點引起了廣大研究者的興趣。本文采用最成熟的前向反饋神經網絡 (BP 網絡)作為整個故障診斷系統(tǒng)的基礎，并對其進行了改進。整個診斷過程分為兩部分：第一部分

2、為初步的分類診斷網絡，由多輸入多輸出BP網絡構成。第二部分為具體的故障診斷網絡，由4個征兆域子網絡聯(lián)合構成，每個征兆域子網絡的結構為多輸入單輸出。這樣既簡化了網絡結構，義提高了網絡運算的速度。 本文對火電機組旋轉機械特別是汽輪發(fā)電機組常見振動故障特征進行了分析和歸納，將其分為頻譜特征域、相關性特征域、升速特征域、降速特征域四部分，基本上涵蓋了常見故障的特征域。故障特征量經過預處理后作為診斷網絡模型的輸入，并開發(fā)了相應的振動故障診

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