基于径向基多小波神经网络的水电机组故障诊断
基于径向基多小波神经网络的水电机组故障诊断【摘要】:针对常规神经网络收敛速度慢,难以实现水电机组故障在线学习的不足,提出基于径向基多小波神经网络的水电机组故障诊断方法.采用多小波尺
【关键词】: 水电机组 故障诊断 径向基多小波神经网络 径向基神经网络
【基金】:国家自然科学基金项目(编号:51179135,51379160) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号:201120802020004)
【分类号】:TV738
【正文快照】: 水电机组安全、稳定、优化运行是我国区域电网和全国互联电网稳定运行和综合效益得到充分发挥的保证和关键,因此,研究有效的水电机组故障诊断方法,及时、准确地进行故障识别,对于减少事故的发生,保证电网的安全稳定运行,提高设备的利用率具有重要意义.由于水电机组工作的特殊
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改进Elman网络及其在水轮发电机组故障诊断中的应用 姬巧玲;蔡维由;漆为民;程远楚;
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改进Elman网络在水轮发电机组故障诊断中的应用 姬巧玲;梅顺齐;漆为民;蔡维由;
EMD动态过程神经网络尾水管故障住处融合诊断 王瀚;罗兴錡;薛延刚;
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基于弯扭耦合振动与轴心轨迹辨识的水轮发电机组故障诊断研究 付波
水电机组振动故障的智能诊断方法研究 彭文季
水力机组集成智能化振动故障诊断网格研究 白亮
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粗糙集与证据理论相结合的电能质量综合评估 张春杰
北票风电场发电机组的齿轮箱故障诊断研究 谭晓静
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用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型 张晓丹;赵海;谢元芒;尹震宇;
基于小波神经网络的传感器故障诊断方法研究 李冬辉,周巍巍
基于粗糙集和支持向量机的水电机组振动故障诊断 彭文季;罗兴锜;
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小波神经网络及其在电力负荷预测中应用概述 张大海,毕研秋,邹贵彬,江世芳
MATLAB在汽轮机振动故障诊断中的应用 程卫国,傅志中,陆文华,钱安家
基于粗糙集理论和支持向量机算法的核电厂故障诊断方法 徐金良;陈五星;唐耀阳;
水轮发电机组振动故障诊断方法研究 沈东,褚福涛,陈思
基于动态核聚类分析的水轮机组故障模式识别 刘晓波,黄其柏
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