【摘 要】
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引入了一种由Hu矩和仿射矩构成的组合不变矩作为水电机组轴心轨迹的反向传播（back propagation,简称BP）自识别神经网络的输入特征向量,在粒子群优化算法（particle swarm optimiz
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引入了一种由Hu矩和仿射矩构成的组合不变矩作为水电机组轴心轨迹的反向传播（back propagation,简称BP）自识别神经网络的输入特征向量,在粒子群优化算法（particle swarm optimization,简称PSO）的基础上,融入粒子位置越界处理和全局最优位置未更新计数器,利用改进的粒子群算法求解BP网络连接权值,水电机组轴心轨迹的BP识别速度和精度得以显著提升,采用优化思想对初步识别结果进行量化分析,提取定量的轴心轨迹形状特征参数,可为水电机组故障定位提供指南。仿真实验和应用实例表明,
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