基于能量算子和粒子群优化神经网络的水轮发电机组振动故障诊断研究

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【摘要】

：

随着水电机组单机容量的增大,对机组可靠性的要求越来越高。对机组开展在线监测与故障诊断,加强水电机组的监测,及时预测设备可能发生的故障,分析原因,是实现设备预知性维修的前提和保证设备安全运行的关键。本文以水轮发电机组状态监测与故障诊断方法为研究对象,深入研究了经验模态分解(EMD)和能量算子解调法理论的基础上,将其引入水轮发电机组故障诊断系统中。该方法首先对机组振动信号进行经验模态分解(EMD),获

【作者】

：

陈晓芸

【机构】

：

西安理工大学

【发表日期】

：

2009年03期

【关键词】

：

故障诊断经验模态分解能量算子粒子群算法 RBF神经网络

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