【摘 要】
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在对水轮机进行力学建模和分析时，其振动荷载特性往往是未知的，但却是十分重要的．基于径向基函数（RBF）神经网络，提出了水轮机振动荷载参数识别方法．根据在丰满水电站现场观测的水轮
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,丰满发电厂
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在对水轮机进行力学建模和分析时，其振动荷载特性往往是未知的，但却是十分重要的．基于径向基函数（RBF）神经网络，提出了水轮机振动荷载参数识别方法．根据在丰满水电站现场观测的水轮机振动响应数据，识别出了水轮机在不同运行状态下的振动荷载参数，其中包括振动力的频率、相位差和幅值．利用人工神经网络具有解决参数识别反问题不适定性的能力，建立了水轮机系统响应与模型参数之间近似的非线性函数关系．现场实际应用结果表明，经过充分训练的神经网络具有较快的收敛能力和较高的预测精度．
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