【摘 要】
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为准确识别水轮机尾水管涡带状态,本文提出一种基于EMD指标能量的神经网络故障诊断方法。采用经验模态分解方法分离尾水管压力脉动信号,建立基于指标能量的故障特征向量,并以
【机 构】
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中国水电顾问集团西北勘测设计研究院,西安理工大学动力工程系,甘肃酒泉供电公司
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为准确识别水轮机尾水管涡带状态,本文提出一种基于EMD指标能量的神经网络故障诊断方法。采用经验模态分解方法分离尾水管压力脉动信号,建立基于指标能量的故障特征向量,并以此作为故障样本训练三层离散前馈过程神经网络,形成由动态特征向量到故障类型的映射关系,实现故障信息融合诊断。以水轮机尾水管压力脉动信号为例,进行了应用检验。结果表明,该方法的收敛速度和分类精度优于传统的RBF、BP神经网络法,分类识别的平均百分比误差小,准确度高,适合用于水轮机尾水管涡带的故障融合诊断。
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