原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对水电机组振动故障征兆和故障类型的非线性特性及传统小波网络在故障诊断中的缺陷,设计了一种基于模拟退火算法的小波神经网络(SA-WNN)故障诊断模型;将SA-WNN诊断模型应用到水电机组4种典型故障,验证其可行性;实例结果表明,与传统小波网络相比,基于模拟退火算法优化的小波神经网络训练次数少,收敛精度高,为水电机组故障诊断提供了新途径.
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文献信息
篇名 基于SA-WNN模型的水电机组故障诊断研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 模拟退火算法 小波神经网络 水电机组 故障诊断
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 测试与故障诊断
研究方向 页码范围 24-27
页数 4页 分类号 TM312
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.08.007
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 肖志怀 武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室 79 448 10.0 16.0
2 梁红梅 12 19 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
模拟退火算法
小波神经网络
水电机组
故障诊断
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
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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