新型的RBF神经网络在水轮发电机组故障诊断中的应用

• 作者: 孙美凤 张利平 王铁生
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水轮发电机 故障诊断 RBF神经网络 免疫
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 219-223
• 页数: 5页
• 分类号: TM312
• 语种: 中文

摘要

本文应用免疫遗传系统的调节原理对RBF神经网络隐层中心数量和位置的进行选择,同时采用递推最小二乘法来确定网络输出层的权值,从而建立了一种新型的RBF神经网络模型,并将该模型应用于水轮机发电机组的故障诊断.诊断结果表明,该模型收敛速度快,精度高并有较好的泛化能力,为水轮发电机组状态监测及故障诊断提供了一种新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王铁生		42	167	7.0	11.0
2	张利平		27	209	7.0	14.0
3	孙美凤		27	133	8.0	9.0