基于多种诊断方法的水电机组故障诊断系统的研究

【摘要】：针对水电机组故障的多样性和复杂性,给出一种基于多诊断方法的水电机组故障诊断系统的构建,系统主要由基于数据融合的模糊神经网络技术和专家系统的在线诊断子系统和基于模型的离线诊断子系统组成。利用专家系统的逻辑推理能力和人工神经网络的学习和容错能力,并通过对建立转子非线性动力模型仿真来离线分析那些没有办法定量提取或解释的征兆,对机组进行故障诊断。 【作者单位】： 华中科技大学 华中科技大学 华中科技大学
【关键词】： 故障诊断 数据融合 神经网络 专家系统 模型 水电机组
【基金】：国家"九五"攀登计划预选项资助(PD9521907)
【分类号】：TM312
【正文快照】： 在进行水电行业故障诊断时可采用基于专家系统、模糊理论、数学模型和神经网络的多种诊断系统,但其各自都有一定的局限性:专家系统获取知识能力和容错能力较差,当系统复杂时,知识库构成和维护复杂且困难,推理的效率受限制,自我学习能力较差;模糊理论的模糊矩阵确定需要凭借专

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