电子技术应用
電子技術應用
전자기술응용
APPLICATION OF ELECTRONIC TECHNIQUE
2014年
5期
72-74,78
,共4页
TRT%透平机%小波阈值滤波%量子神经网络%预测
TRT%透平機%小波閾值濾波%量子神經網絡%預測
TRT%투평궤%소파역치려파%양자신경망락%예측
TRT%turbine%wavelet threshold filtering%quantum neural network%prediction
针对TRT系统中透平机结构复杂,故障特征表现及故障产生原因普遍具有模糊性、复杂性的特点,将现场采集的数据利用小波变换的软硬阈值折中算法处理小波系数,滤除噪声.通过建立量子神经网络(QNN)预测模型中网络结构的调整、网络的训练,得到预测结果.实验仿真结果表明:利用小波变换可以有效地滤除数据中的噪声,所建立的QNN预测模型可以有效地实现对TRT系统中透平机的运行状况预测.
針對TRT繫統中透平機結構複雜,故障特徵錶現及故障產生原因普遍具有模糊性、複雜性的特點,將現場採集的數據利用小波變換的軟硬閾值摺中算法處理小波繫數,濾除譟聲.通過建立量子神經網絡(QNN)預測模型中網絡結構的調整、網絡的訓練,得到預測結果.實驗倣真結果錶明:利用小波變換可以有效地濾除數據中的譟聲,所建立的QNN預測模型可以有效地實現對TRT繫統中透平機的運行狀況預測.
침대TRT계통중투평궤결구복잡,고장특정표현급고장산생원인보편구유모호성、복잡성적특점,장현장채집적수거이용소파변환적연경역치절중산법처리소파계수,려제조성.통과건립양자신경망락(QNN)예측모형중망락결구적조정、망락적훈련,득도예측결과.실험방진결과표명:이용소파변환가이유효지려제수거중적조성,소건립적QNN예측모형가이유효지실현대TRT계통중투평궤적운행상황예측.
