【摘 要】
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为准确识别水轮机尾水管涡带状态,本文提出一种基于EMD指标能量代谢的神经网络故障诊断方法,采用经验模态分解方法分高尾水管压力脉动信号,建立基于指标能量的故障特征向量,
【机 构】
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中国水电顾问西北勘测设计研究院,西安71006
【出 处】
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陕西省水力发电工程学会2013年第三届青年科技论坛
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为准确识别水轮机尾水管涡带状态,本文提出一种基于EMD指标能量代谢的神经网络故障诊断方法,采用经验模态分解方法分高尾水管压力脉动信号,建立基于指标能量的故障特征向量,并以此作为故障样本训练三层离散前馈过程神经网络,形成由动态特征向量到故障类型的映射关系,实现故障住处融合诊断,以水轮机尾水管压力脉动信号为例,进行了应用检验.合用于水轮机尾水管涡带的故障融合诊断。
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