基于小波神经网络的燃气轮机故障诊断研究

• 作者: 刘隆波 沈君贤 黄金娥
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 BP神经网络 功率谱密度 故障筛选 频率划分 方差归一化 故障诊断 燃气轮机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: TH113.1
• 字数: 3841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201811025

摘要

为高效及时地发现燃气轮机运行异常并准确地对它进行故障诊断,提出了一种基于小波变换和BP神经网络的故障诊断方法.首先对同一工况下,输入信号的功率谱密度图进行典型频率区间划分,通过比较连续时间段频率区间有效值的突变找到疑似故障段.其次,对疑似故障段进行小波变换分析,根据疑似故障段对应的频率区间选择小波的变换尺度并提取该频率尺度下的故障特征向量,再将疑似故障和正常特征向量方差归一化后输入BP神经网络进行学习和训练,进而实现对燃气轮机的故障诊断.经过试验验证表明,该方法能够准确识别燃气轮机运行状态并进行故障诊断,具有较好的工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈君贤	哈尔滨工程大学航天与建筑工程学院	1	0	0.0	0.0