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为了提高水轮机振动故障诊断正判率,提出粒子群算法优化BP神经网络的水轮机振动故障诊断方法,即把通过特征提取获得的机组故障特征量作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的神经网络进行水轮机振动故障类型诊断。诊断结果表明,该方法具有良好的分类效果,比BP神经网络诊断模型诊断精度高。
基于粒子群优化神经网络的水轮机振动故障诊断
【摘 要】
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为了提高水轮机振动故障诊断正判率,提出粒子群算法优化BP神经网络的水轮机振动故障诊断方法,即把通过特征提取获得的机组故障特征量作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒
【机 构】
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西安理工大学电力工程系,中国水电顾问集团西北勘测设计研究院
【出 处】
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电网与清洁能源
【发表日期】
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2009年4期
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