【摘 要】
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针对水电机组振动故障耦合因素多、故障模式复杂等问题,提出了一种基于量子自适应粒子群优化BP神经网络（QAPSO-BP）的故障诊断模型。在QAPSO-BP算法中,利用量子计算中的叠加态特
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针对水电机组振动故障耦合因素多、故障模式复杂等问题,提出了一种基于量子自适应粒子群优化BP神经网络（QAPSO-BP）的故障诊断模型。在QAPSO-BP算法中,利用量子计算中的叠加态特性和概率表达特性,增加了种群的多样性;根据各粒子的位置与速度信息,实现惯性因子的自适应调节;为避免陷入局部最优,在算法中加入变异操作;并以此来训练BP神经网络,实现网络的参数优化,进而构建了机组的振动故障诊断模型。仿真实例表明,与粒子群优化BP网络（PSO-BP）法和BP网络法相比,该算法具有较高的诊断准确度,适用于水电机组
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