本文關(guān)鍵詞：基于核主元分析與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪發(fā)電機振動故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對現(xiàn)有汽輪發(fā)電機振動故障診斷運算量大、時間長的問題,本文提出基于核主元分析與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪發(fā)電機振動故障診斷方法。首先采用核主元分析并經(jīng)矩陣變換和降維來提取故障的主要特征值,其次將提取(降維后)的數(shù)據(jù)作為Takagi-Sugeno模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù),最后在Matlab中建立Takagi-Sugeno型自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練測試。該方法用較少的數(shù)據(jù)代表原數(shù)據(jù)的最大信息量,并且仿真與標準的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行性能對比,最后仿真結(jié)果表明該方法的有效性,并且具有診斷速度快、收斂迅速和故障診斷效率高等特點。
【作者單位】： 西安理工大學水利水電學院;重慶江北中學;
【關(guān)鍵詞】： 汽輪發(fā)電機 振動 故障診斷 核主元分析 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然基金資助項目(51279161;E090604) 陜西省科學技術(shù)研究計劃資助項目(2010K733)
【分類號】：TP183;TM311
【正文快照】： 0前言隨著汽輪發(fā)電機組容量的增大,汽輪發(fā)電機組的安全可靠運行就更加重要,所以對汽輪發(fā)電機組實現(xiàn)運行狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷很有必要[1]。目前,應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪發(fā)電機故障診斷已有很多研究。文獻[2]提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)電機電氣故障診斷方法。對輸入數(shù)值信號用模糊

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本文編號：487285