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基于频谱法与径向基函数网络的水电机组振动故障诊断

关注热度:111   来源:新能源学术论文  作者:彭文季 罗兴锜 赵道利
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【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,尤其是BP网络应用较多。文章提出应用频谱法与径向基神经网络相结合的方法对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。水电机组振动故障诊断仿真分析表明,与常规方法相比,利用频谱分析和神经网络相结合的方法进行故障诊断具有简单有效等优点。
【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
【关键词】水电机组 故障诊断 频谱分析 径向基函数网络 神经网络
【基金】:国家自然科学基金项目(90410019)~~
【分类号】:TV734
【正文快照】:
0引言同其它旋转机械一样,水电机组在运行过程中必然会产生振动,其振动超过一定程度时将严重地威胁机组的供电质量、机组的使用寿命和安全运行。因此对水电机组的振动故障诊断进行研究是一项重要的工作。基于频谱法[1-2]的水电机组振动故障诊断的原理是,利用小波变换[3-5]对


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关键词: 水电机组

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