大型水轮机组故障诊断的神经网络方法研究

• 作者: 刘光临 程宏举
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 神经网络 水轮机组 模式识别
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 页码范围: 86-92
• 页数: 7页
• 分类号: TM61
• 字数: 3247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1243.2001.02.012

摘要

本文针对大型水轮机组状态监测与故障诊断系统，对采用神经网络进行故障模式识别的方法进行研究，为克服单一神经网络模型诊断方法的局限性，对现有的网络模型进行了分析和比较，提出并探讨了多种神经网络技术应用于故障诊断的诊断方法。该方法综合了多层感知模型和自适应谐振网络各自的优势，建立了适用于水轮机组故障诊断的混合网络模型，并已有效地应用于水轮机组状态监测与故障诊断系统。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘光临	武汉大学动力工程系	32	599	13.0	24.0
2	程宏举	武汉大学动力工程系	1	33	1.0	1.0