基于多种诊断方法的水电机组故障诊断系统的研究

• 作者: 张克危 彭玉成 陈喜阳
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 数据融合 神经网络 专家系统 模型 水电机组
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与金属结构
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TM312|TV737
• 字数: 3925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2003.05.007

摘要

针对水电机组故障的多样性和复杂性,给出一种基于多诊断方法的水电机组故障诊断系统的构建,系统主要由基于数据融合的模糊神经网络技术和专家系统的在线诊断子系统和基于模型的离线诊断子系统组成.利用专家系统的逻辑推理能力和人工神经网络的学习和容错能力,并通过对建立转子非线性动力模型仿真来离线分析那些没有办法定量提取或解释的征兆,对机组进行故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭玉成		21	182	7.0	13.0
2	陈喜阳		30	236	9.0	13.0
3	张克危		49	574	14.0	22.0