小波包特征熵神经网络在尾水管故障诊断中的应用

• 作者: 桂中华 韩凤琴
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水轮电机 尾水管 压力脉动 小波包特征熵 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 电机电工
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TM312|TP277
• 字数: 2184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.04.018

摘要

为精确诊断水轮机尾水管涡带,该文提出一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法.对采集到的尾水管压力脉动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本对三层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断.试验结果表明训练成功的BP网络能够很好地诊断机组尾水管是否发生涡带以及涡带的严重程度,为水轮机故障诊断开辟新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩凤琴	华南理工大学电力学院	46	471	12.0	21.0
2	桂中华	华南理工大学电力学院	10	341	9.0	10.0