【摘 要】
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水电机组作为小水电生产过程中的核心设备,它的运行状况直接关系到水电厂的安全,同时也关系到水电厂能否向电网提供可靠电力。由于水电机组具有构造复杂,机组运行呈季节性,异常振动诱发因素多等特点,日益影响着电网的安全稳定运行。因此,对水电机组进行运行状态监测和故障诊断,以确保水电机组更为稳定的运行,并且最大程度提高发电效益,具有十分重要的意义。传统的故障诊断算法主要基于专业技术人员的经验和知识来推理诊断。
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水电机组作为小水电生产过程中的核心设备,它的运行状况直接关系到水电厂的安全,同时也关系到水电厂能否向电网提供可靠电力。由于水电机组具有构造复杂,机组运行呈季节性,异常振动诱发因素多等特点,日益影响着电网的安全稳定运行。因此,对水电机组进行运行状态监测和故障诊断,以确保水电机组更为稳定的运行,并且最大程度提高发电效益,具有十分重要的意义。传统的故障诊断算法主要基于专业技术人员的经验和知识来推理诊断。这种过分依赖于个人经验和知识的算法目前仍在水电机组故障诊断中占主导地位,其弊端是显而易见的。因此,必须提
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