中国农村水利水电
中國農村水利水電
중국농촌수이수전
CHINA RURAL WATER AND HYDROPOWER
2014年
5期
146-149,154
,共5页
谢萍%刘杰慧%王颖%王茜
謝萍%劉傑慧%王穎%王茜
사평%류걸혜%왕영%왕천
水轮发电机组%故障诊断%RBF神经网络%粒子群优化算法%减聚类
水輪髮電機組%故障診斷%RBF神經網絡%粒子群優化算法%減聚類
수륜발전궤조%고장진단%RBF신경망락%입자군우화산법%감취류
turbine generating unit%fault diagnosis%RBF neutral network%particle swarm optimization algorithm%subtractive clustering
由于水轮发电机组受到水力、机械、电气等多方面因素的影响,导致其产生的故障非常复杂,且多种故障类型相互耦合.综合分析减聚类、模糊K-Prototypes算法以及改进的粒子群优化(PSO)算法,提出了改进的径向基函数(RBF)神经网络算法,构建了一种新的RBF神经网络模型,并将该模型应用于水轮发电机组的故障诊断中.仿真试验的结果表明,该模型的分类准确率更高,稳定性更好.
由于水輪髮電機組受到水力、機械、電氣等多方麵因素的影響,導緻其產生的故障非常複雜,且多種故障類型相互耦閤.綜閤分析減聚類、模糊K-Prototypes算法以及改進的粒子群優化(PSO)算法,提齣瞭改進的徑嚮基函數(RBF)神經網絡算法,構建瞭一種新的RBF神經網絡模型,併將該模型應用于水輪髮電機組的故障診斷中.倣真試驗的結果錶明,該模型的分類準確率更高,穩定性更好.
유우수륜발전궤조수도수력、궤계、전기등다방면인소적영향,도치기산생적고장비상복잡,차다충고장류형상호우합.종합분석감취류、모호K-Prototypes산법이급개진적입자군우화(PSO)산법,제출료개진적경향기함수(RBF)신경망락산법,구건료일충신적RBF신경망락모형,병장해모형응용우수륜발전궤조적고장진단중.방진시험적결과표명,해모형적분류준학솔경고,은정성경호.
