【摘 要】
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研究水电机组振动故障问题。由于引起水电机组故障原因十分复杂,且监测数据量大、冗余信息严重,采用传统的RBF神经网络对水电机组故障进行诊断,存在RBF网络结构复杂、训练时
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研究水电机组振动故障问题。由于引起水电机组故障原因十分复杂,且监测数据量大、冗余信息严重,采用传统的RBF神经网络对水电机组故障进行诊断,存在RBF网络结构复杂、训练时间长和诊断准确率低等缺陷。为了提高故障诊断的准确性,提出一种主成分分析和RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。首先用主成分分析方法对故障信息进行预处理,消除无用和冗余的信息,然后采用RBF神经网络对预处理后的故障信息进行训练和诊断,从而减少RBF神经网络的规模,简化网络结构,加快故障诊断速度。借用某电站实测机组数据进行仿真,结果表明,本文算法不仅很好地克服了传统RBF神经网络的不足,而且有效地提高了水电机组故障诊断准确性和效率,结果证明本文提出的水电机组故障诊断方法的有效性和优越性。
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