振動(dòng)值是反映水電機(jī)組運(yùn)行工況的重要參數(shù),其變化與水電機(jī)組故障發(fā)展有著緊密的關(guān)聯(lián),通過研究故障發(fā)展過程中振動(dòng)值的趨勢(shì)和規(guī)律,設(shè)計(jì)了BP(Back-Propagation Algorithm)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,仿真結(jié)果表明該模型具有較好的預(yù)測(cè)效果,從而可提前對(duì)水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)機(jī)組的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)判,并制定相應(yīng)的對(duì)策。

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圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Rumelhart和McClelland于1986年提出的一種基于誤差反向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)通過輸出與期望的誤差不斷修正網(wǎng)絡(luò)參數(shù),具有良好的自適應(yīng)能力,廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別與趨勢(shì)預(yù)測(cè)等場(chǎng)景中。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般具有3層或3層以上的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括輸入層、隱含層....

圖2水頭與水導(dǎo)+X向振動(dòng)關(guān)系曲線圖

提取不同水頭和負(fù)荷下的振動(dòng)值400組數(shù)據(jù),其中前475組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),后25組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù),誤差目標(biāo)設(shè)置為4e-5,最大迭代步數(shù)為100次,學(xué)習(xí)率為0.1,用MATLAB進(jìn)行訓(xùn)練仿真,共迭代17次達(dá)到訓(xùn)練目標(biāo),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測(cè)值及誤差如表1和圖4所示。圖3機(jī)組有功負(fù)....

圖3機(jī)組有功負(fù)荷與水導(dǎo)+X向振動(dòng)關(guān)系曲線圖

圖2水頭與水導(dǎo)+X向振動(dòng)關(guān)系曲線圖表1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值和誤差表序號(hào)預(yù)測(cè)值實(shí)際值相對(duì)誤差/%序號(hào)預(yù)測(cè)值實(shí)際值相對(duì)誤差/%1191.971993.5314258.732662.732189.341994.8515162.68176....

圖4預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)誤差曲線圖

表1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值和誤差表序號(hào)預(yù)測(cè)值實(shí)際值相對(duì)誤差/%序號(hào)預(yù)測(cè)值實(shí)際值相對(duì)誤差/%1191.971993.5314258.732662.732189.341994.8515162.681767.563186.01182....

本文編號(hào)：3957420