【摘 要】
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该研究应用神经网络辨识技术,针对轴瓦温度系统兼有静态和动态的非线性特性,融合能反映非线性静态特性的多层前向神经网络辨识模型和能反映非线性动态特性的反馈神经网络辨识
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该研究应用神经网络辨识技术,针对轴瓦温度系统兼有静态和动态的非线性特性,融合能反映非线性静态特性的多层前向神经网络辨识模型和能反映非线性动态特性的反馈神经网络辨识模型,形成一种新的神经网络辨识模型,并用BP算法对网络模型进行训练.运用该辨识模型,对水电机组轴瓦温度与影响瓦温变化的主要因素之间所客观存在的,但是用常规解析方法难以描述的映射关系进行表达,成功地建立了水电机组轴瓦温度预测模型,实现了对轴瓦温度及其变化趋势的预测;针对传统BP算法收敛速度慢、局部最小难以克服的缺点,对BP算法进行改进,引入误差分布函数、动量项因子和组合转移函数,在很大程度上克服原有算法的局部最小问题,获得全局最小解,而且加快了网络的收敛速度.该研究还建立了一个基于工况的轴瓦温度运行历史数据库和故障数据库,为进一步建立故障诊断的推理规则做了准备.
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