基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断

• 作者: 徐婷婷 李祚泳 汪嘉杨 熊建秋
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 水轮发电机组 振动 故障诊断 预测
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 机电与金属结构
• 页码范围: 55-57
• 页数: 3页
• 分类号: TM312|TV737
• 字数: 3645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2005.07.017

摘要

概率神经网络(PNN)是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络.它采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型,以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点.提出基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法,并在水轮发电机组振动频谱波形特征的基础上,对几种典型故障模式进行了实例研究.理论分析和实例结果验证了基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法是正确和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李祚泳	成都信息工程学院环境工程系	142	1805	24.0	35.0
2	汪嘉杨	成都信息工程学院环境工程系	77	750	15.0	24.0
3	徐婷婷	成都信息工程学院环境工程系	12	125	7.0	11.0
4	熊建秋	四川大学水电学院	8	170	8.0	8.0