基于神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究

【摘要】：以D em pster-Shafer证据理论为基础,提出了一种神经网络局部初步诊断与证据理论融合决策诊断相结合的水电机组振动故障诊断方法,通过故障征兆信息的有效组合,从不同侧面对水电机组振动故障进行了初步诊断,对每一个子神经网络的输出结果归一化处理后,作为此证据下各种状态的基本概率分配函数,再用证据组合理论融合各个证据信息,得出最终的诊断结果。仿真试验结果表明,诊断结论的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该诊断方法是有效的。 【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 西安理工大学水利水电学院
【关键词】： 水轮发电机组 故障诊断 BP神经网络 Dempster-Shafer证据理论
【基金】：陕西省教育厅专项科研计划项目(05JK266)
【分类号】：TM312;
【正文快照】： 近年来,水轮发电机组故障诊断技术的研究和应用倍受学术界和企业界的关注,研究人员也不断将其他领域的研究成果引入水轮发电机组故障诊断中来。神经网络技术是继专家系统之后又一被应用于水轮发电机组故障诊断的技术,已成为当前的研究热点之一。在故障诊断实践中,人们发现同

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