基于对向传播神经网络的水电机组振动故障诊断研究

• 作者: 彭文季 罗兴锜 逯鹏
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水电机组 故障诊断 频谱分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 365-368
• 页数: 4页
• 分类号: TK730.8
• 字数: 3588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2006.04.007

摘要

应用频谱法和对向传播神经网络分类器对水电机组的振动故障进行诊断.采用对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本;通过训练,使构造的对向传播神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的.仿真结果表明,与常规方法相比,频谱分析与对向传播神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效,且具有良好的鲁棒性和泛化能力,是一种有效的诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗兴锜	西安理工大学水利水电学院	154	2176	24.0	38.0
2	彭文季	西安理工大学水利水电学院	11	395	9.0	11.0
3	逯鹏	西安理工大学水利水电学院	12	217	8.0	12.0