基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
将汽轮发电机组故障的实际因素和采集到的数据综合,并进行模糊化处理,反映了实际的运行过程,每个故障类型采集20组数据进行计算,其结果作为该故障类型的特征样本,并作为BP神经网络的输入进行模拟仿真,仿真结果与实际试验结果相符.克服了单一的根据频谱变化来判断故障类型的不足,为今后的工作提供了一种参考方法.
推荐文章
汽轮发电机组振动故障诊断的Petri网模型
Petri网
汽轮发电机组
振动故障诊断
基于离散BAM网络的汽轮发电机组振动故障诊断的应用研究
BAM神经网络
故障诊断
汽轮发电机组
振动故障
汽轮发电机组轴系动力特性综合分析
汽轮发电机组
激振力
动力特性
AGA和NN在汽轮发电机组故障诊断的应用
自适应遗传算法
神经网络
故障诊断
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 汽轮发电机组神经网络和模糊评判诊断方法研究
来源期刊 兰州交通大学学报 学科 工学
关键词 模糊理论 BP神经网络 故障诊断 汽轮发电机组
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 6-9
页数 分类号 TK263
字数 2180字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4373.2010.04.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 包玉平 西华师范大学计算机学院 3 2 1.0 1.0
2 周志勇 兰州交通大学机电工程学院 4 4 1.0 2.0
3 程明 兰州交通大学机电工程学院 3 4 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (61)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
模糊理论
BP神经网络
故障诊断
汽轮发电机组
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兰州交通大学学报
双月刊
1001-4373
62-1183/U
大16开
甘肃省兰州市安宁西路88号
1959
chi
出版文献量(篇)
4769
总下载数(次)
15
总被引数(次)
28138
论文1v1指导