云南电力技术
雲南電力技術
운남전력기술
YUNNAN ELECTRIC POWER
2010年
5期
46-49
,共4页
汽轮发电机%转子匝间短路%D-FNN%故障诊断
汽輪髮電機%轉子匝間短路%D-FNN%故障診斷
기륜발전궤%전자잡간단로%D-FNN%고장진단
针对目前智能方法在汽轮发电机转子匝间短路故障诊断中存在的不足,提出了一种基于扩展径向基(RBF)神经网络的动态模糊神经网络D-FNN的智能诊断方法.与传统的BP神经网络不同,D-FNN的结构不是预先设定而是在训练中实时动态产生并修剪,从而使该方法能有效避免BP神经网络结构确定不合理,容易陷入局部最小,收敛速度慢,精确度不高等缺点.通过在Matlab/Simulink下仿真一台发电机并网运行时转子绕组匝间短路故障获取训练样本.使用训练好的D-FNN进行故障诊断,诊断结果表明了该方法的有效性、实用性和优越性,达到了预期诊断目的.
針對目前智能方法在汽輪髮電機轉子匝間短路故障診斷中存在的不足,提齣瞭一種基于擴展徑嚮基(RBF)神經網絡的動態模糊神經網絡D-FNN的智能診斷方法.與傳統的BP神經網絡不同,D-FNN的結構不是預先設定而是在訓練中實時動態產生併脩剪,從而使該方法能有效避免BP神經網絡結構確定不閤理,容易陷入跼部最小,收斂速度慢,精確度不高等缺點.通過在Matlab/Simulink下倣真一檯髮電機併網運行時轉子繞組匝間短路故障穫取訓練樣本.使用訓練好的D-FNN進行故障診斷,診斷結果錶明瞭該方法的有效性、實用性和優越性,達到瞭預期診斷目的.
침대목전지능방법재기륜발전궤전자잡간단로고장진단중존재적불족,제출료일충기우확전경향기(RBF)신경망락적동태모호신경망락D-FNN적지능진단방법.여전통적BP신경망락불동,D-FNN적결구불시예선설정이시재훈련중실시동태산생병수전,종이사해방법능유효피면BP신경망락결구학정불합리,용역함입국부최소,수렴속도만,정학도불고등결점.통과재Matlab/Simulink하방진일태발전궤병망운행시전자요조잡간단로고장획취훈련양본.사용훈련호적D-FNN진행고장진단,진단결과표명료해방법적유효성、실용성화우월성,체도료예기진단목적.
