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利用Kohonen网络聚类的特点,把汽轮机振动故障信号频谱中的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到Kohonen网络,并由网络进行聚类,产生聚类中心点.根据此聚类中心点的位置来确认和诊断汽轮机振动故障的原因以及目前的严重程度.
Kohonen网络在汽轮机振动故障诊断中的应用
【摘 要】
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利用Kohonen网络聚类的特点,把汽轮机振动故障信号频谱中的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到Kohonen网络,并由网络进行聚类,产生聚类中心点.根
【机 构】
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南京师范大学电气与电子工程学院
【出 处】
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汽轮机技术
【发表日期】
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2004年1期
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