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基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究

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摘要

针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点,利用网络分块技术,把BP网络规模控制在可以接受的范围内,并将专家系统与神经网络相结合,较好地解决了知识获取和自学习的问题.通过实例验证,该网络模型能有效地分离各种故障类型,在水轮发电机组振动故障诊断中具有一定的诊断能力.

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来源
《西安理工大学学报》 |2003年第4期|372-376|共5页
作者
刘峰; 杨晓萍; 刘晓黎; 贾嵘;
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作者单位

西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048;

西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048;

西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048;

甘肃河西水电发展有限责任公司;

西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048;

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正文语种 chi
中图分类水轮发电机;
关键词
专家系统; 神经网络; 水轮发电机组; 振动; 故障诊断;

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