基于遗传神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究

针对水电机组振动故障诊断中的故障误诊、漏诊以及诊断的可靠性低等问题,提出了适用于水电机组的神经网络局部诊断和证据理论融合决策诊断的故障诊断方法。在神经网络中应用遗传算法来提高网络的收敛速度,应用提出的诊断方法对水电机组振动故障进行仿真,诊断结果表明对故障征兆信息的有效组合,充分利用机组各部位的信息,可以减少诊断的误诊、漏诊问题,从而有效地提高诊断的可靠性。应用MATLAB7.0开发出故障诊断系统界面。     

基于熵权理论和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用熵权、灰色关联分析和信息融合技术对水轮发电机组振动故障进行诊断。以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征为诊断样本，使用基于熵权的灰色关联分析方法进行水电机组振动故障的初步诊断，然后应用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合，从而得出最终的诊断结果。诊断实例表明，基于熵权的灰色关联分析和信息融合技术相结合的方法是有效的，适合于水电机组的振动故障诊断。     

基于神经网络专家系统的水电机组故障诊断分析

针对水电机组振动诱因多、诊断准确率较低等现象,结合神经网络系统和专家诊断理论,建立一种新型的故障诊断模型,并将其应用于实测振动信号的诊断分析,取得了良好的诊断效果,为水电机组在线故障诊断提供了一种有效、快速的新方法。     

基于神经网络专家系统的水电机组故障诊断研究

针对水电机组振动诱因多、诊断准确率较低等现象,本文融合神经网络系统和专家诊断理论,建立一种新型的故障诊断模型,并将其应用于实测振动信号的诊断分析,取得了良好的诊断效果,为水电机组在线故障诊断提供了一种有效、快速的新方法。     

神经网络在水电机组振动故障诊断中的应用研究

本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能和BP网络模型及算法，在此基础上将神经网络应用于水电机组振动故障诊断中。试验证明，基于神经网络的水电机组振动故障诊断方法具有很高的实用价值。     

基于变精度粗糙集的水电机组故障诊断

将变精度粗糙集理论引入水电机组故障诊断中,利用变精度粗糙集属性约简方法对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用RBF神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法不仅克服了神经网络对冗余信息和有用信息识别的局限性,有效地降低了神经网络的输入信息空间维数,减小了神经网络规模,还可以弥补经典粗糙集方法对输入信息中的噪声较敏感、抗干扰能力差的不足,进而达到提高诊断准确性的目的。水电机组振动故障实例的诊断分析结果证明了该诊断方法的有效性和优越性。     

基于支持向量机的水电机组状态趋势预测研究

趋势预测是水电机组状态监测与故障诊断系统中的重要内容之一，对保障机组安全稳定运行具有重要意义。针对水电机组振动的非线性、非平稳特性，提出将最小二乘支持向量机应用于水电机组振动状态趋势预测；并将该算法应用于某水电机组振动序列峰峰值的预测，与BP神经网络的预测结果的对比表明：最小二乘支持向量机算法更适合于水电机组状态趋势预测分析。     

基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的水电机组振动预测研究

针对水电机组振动的非线性、非平稳特点,提出一种完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的振动预测模型,利用改进的粒子群优化算法(IPSO)对调节参数进行优化以提高预测精度,采用CEEMDAN算法将振动数据计算展开为多个固有模态函数(IMF),通过计算相关系数筛选出有效的IMF,最后将筛选结果重构后输入LSTM进行模型预测,并与LSTM、支持向量回归(SVR)、CEEMDAN-IPSO-SVR进行对比。结果表明,提出的CEEMDAN和LSTM相结合的振动预测模型可以有效识别水电机组不同运行工况下的振动信号,为故障预警、水电机组安全高效运行提供依据。     

基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断

针对传统快速傅里叶变换（FFT）方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足，提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络（RBFNN）优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方法。首先采用小波分析方法对稳定性状态信号进行多频段分解、降噪，提取相对能量特征;运用模糊理论进行稳定性状态对过程参数变化响应的数值分析和量化，提取关系型征兆;然后将这2种特征组合，形成综合反映机组稳定性状态的复合特征向量;最后利用RBFNN诊断出机组的典型故障类型及其严重程度。工程应用结果表明，该方法能够全面准确地提取水电机组稳定性状态特征，在水电机组故障诊断上具有一定的可行性和有效性。     

模糊技术在水电机组振动故障诊断中的应用探讨

文章将模糊技术应用于水电机组振动故障诊断，重点介绍了模糊故障诊断的基本与实现，并以安康电厂实际机组曾发生的振动故障为实例，验证模糊诊断方法，结果表明模糊诊断方法具有一定可行性，效果令人满意。