基于信息融合技术的水电机组振动故障诊断

• 作者: 徐绍坤 熊伟 程加堂
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 水电机组 故障诊断 证据理论 粒子群神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 124-125,128
• 页数: 3页
• 分类号: TV32
• 字数: 2511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2014.02.040

摘要

针对传统方法在水电机组振动故障诊断中存在准确度不高的问题，引入了粒子群神经网络和证据理论相结合的故障诊断方法。对水电机组振动故障的不同征兆域，采用2个并行的粒子群神经网络进行局部诊断，以获得彼此独立的证据，再由证据理论对各证据进行融合。结果表明，该方法可有效地提高诊断可信度，减少诊断的不确定性。