本文主要研究内容
作者刘隆波,黄金娥,沈君贤（2019）在《基于小波神经网络的燃气轮机故障诊断研究》一文中研究指出：为高效及时地发现燃气轮机运行异常并准确地对它进行故障诊断,提出了一种基于小波变换和BP神经网络的故障诊断方法。首先对同一工况下,输入信号的功率谱密度图进行典型频率区间划分,通过比较连续时间段频率区间有效值的突变找到疑似故障段。其次,对疑似故障段进行小波变换分析,根据疑似故障段对应的频率区间选择小波的变换尺度并提取该频率尺度下的故障特征向量,再将疑似故障和正常特征向量方差归一化后输入BP神经网络进行学习和训练,进而实现对燃气轮机的故障诊断。经过试验验证表明,该方法能够准确识别燃气轮机运行状态并进行故障诊断,具有较好的工程实用价值。
Abstract
wei gao xiao ji shi de fa xian ran qi lun ji yun hang yi chang bing zhun que de dui ta jin hang gu zhang zhen duan ,di chu le yi chong ji yu xiao bo bian huan he BPshen jing wang lao de gu zhang zhen duan fang fa 。shou xian dui tong yi gong kuang xia ,shu ru xin hao de gong lv pu mi du tu jin hang dian xing pin lv ou jian hua fen ,tong guo bi jiao lian xu shi jian duan pin lv ou jian you xiao zhi de tu bian zhao dao yi shi gu zhang duan 。ji ci ,dui yi shi gu zhang duan jin hang xiao bo bian huan fen xi ,gen ju yi shi gu zhang duan dui ying de pin lv ou jian shua ze xiao bo de bian huan che du bing di qu gai pin lv che du xia de gu zhang te zheng xiang liang ,zai jiang yi shi gu zhang he zheng chang te zheng xiang liang fang cha gui yi hua hou shu ru BPshen jing wang lao jin hang xue xi he xun lian ,jin er shi xian dui ran qi lun ji de gu zhang zhen duan 。jing guo shi yan yan zheng biao ming ,gai fang fa neng gou zhun que shi bie ran qi lun ji yun hang zhuang tai bing jin hang gu zhang zhen duan ,ju you jiao hao de gong cheng shi yong jia zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自应用科技的刘隆波,黄金娥,沈君贤，发表于刊物应用科技2019年04期论文，是一篇关于小波变换论文,神经网络论文,功率谱密度论文,故障筛选论文,频率划分论文,方差归一化论文,故障诊断论文,燃气轮机论文,应用科技2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自应用科技2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：小波变换论文; 神经网络论文; 功率谱密度论文; 故障筛选论文; 频率划分论文; 方差归一化论文; 故障诊断论文; 燃气轮机论文; 应用科技2019年04期论文;