陕西省科技攻关计划(2007K05-15)
- 作品数:2 被引量:20H指数:2
- 相关作者:李辉贾嵘席文飞陈晓芸薛建辉更多>>
- 相关机构:西安理工大学内蒙古电力科学研究院更多>>
- 发文基金:陕西省科技攻关计划更多>>
- 相关领域:电气工程更多>>
- 基于粒子群优化RBF神经网络的水轮发电机组振动故障诊断被引量:12
- 2009年
- 【目的】针对单一径向基(RBF)神经网络在水轮发电机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,提出基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。【方法】利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对水轮发电机组振动故障进行仿真诊断。【结果】仿真诊断结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快。【结论】PSO算法优化的RBF神经网络,适用于水轮发电机组振动故障诊断,其诊断精度较高,具有推广应用价值。
- 贾嵘陈晓芸李辉席文飞
- 关键词:水轮机振动故障诊断粒子群算法神经网络
- 基于振动信号法的变压器绕组状况诊断被引量:8
- 2009年
- 振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段,能够检测出故障绕组及铁芯的状态。以振动法为基础,通过施加一激励源来激励变压器绕组振动,再利用振动速度总振级和振动速度烈度指数2个函数来反映激励后绕组振动信号的变换特征,以此来诊断绕组的状况。试验研究结果验证了该方法的可行性和有效性。
- 洪刚薛建辉崔建武
- 关键词:变压器绕组