BP网络在水电机组振动故障诊断中的应用研究

【摘要】：将人工智能引入水轮发电机组的故障诊断,有利于大中型水电厂“无人值班(少人值守)”管理模式的加速发展。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能和BP网络模型及算法,然后将神经网络中的BP模型应用于水轮发电机组振动故障诊断中,比较了选择不同的网络参数对诊断系统性能的影响。实验证明,基于BP网络的水轮发电机组振动故障诊断方法具有很高的实用价值。 【作者单位】： 武汉水利电力大学动力系 武汉水利电力大学动力系 武汉水利电力大学动力系
【关键词】： BP网络 振动 故障诊断
【分类号】：TV734
【正文快照】： 引言 “无人值班(少人值守)”管理模式的提出对水电厂的安全经济运行管理水平和综合自动化的程度提出了更高的要求,及早诊断出运行设备的故障,有针对性地进行设备的维护保养,实施状态检修[7j体制,加强管理,将对电厂及电网带来显著的经济效益和社会效益。从人工智能在其他领域

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