基于人工神经网络的水轮发电机组振动预测研究

• 作者: 张飞 潘罗平
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 振动预测 水轮发电机组
• 年，卷（期）: 2011,（13）
• 所属期刊栏目: 机电
• 页码范围: 48-50,106
• 分类号: TV734.21
• 字数: 3811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2011.13.012

摘要

为了解决目前水轮发电机组状态监测过程中振动报警数值设置单一,不能满足实际运行的问题,根据三峡电站升水位试验数据,提出了基于BP算法的水轮发电机组监测部件振动人工神经网络预测模型,并给出了具体算法.研究表明,由于建立在翔实的数据基础之上,该模型能够有效预测水轮发电机组监测部件的振动,通过设置合理的报警阈值空间,能够有效地减少机组误报警,提高报警的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘罗平	中国水利水电科学研究院水力机电研究所	65	616	15.0	22.0
2	张飞	中国水利水电科学研究院水力机电研究所	32	95	6.0	9.0