基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的汽輪機安全性分析.pdf

1、汽輪發(fā)電機組是一個非常復雜的動力系統(tǒng)，尤其以振動系統(tǒng)為代表，運行中會出現(xiàn)豐富的非線性振動現(xiàn)象，當這些現(xiàn)象較為強烈時，將直接或間接導致系統(tǒng)的非線性故障。為此，本文主要從振動信號頻譜特征入手，利用頻譜所反映的另一個重要特征，即頻率成分的結(jié)構(gòu)信息進行故障模式的識別，以完成在狀態(tài)監(jiān)測、特征提取和狀態(tài)識別等方面的工作。一方面針對旋轉(zhuǎn)機械的主要故障機理及故障特點，結(jié)合安全理論，從分析頻譜特征入手對振動故障進行分析、研究，從而在理論上為故障的精確診斷

2、工作打下了堅實的基礎;另一方面針對神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)進行了大量研究，從人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特點、形式到對適合故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡進行了逐個的分析，相比之下，多層感知器網(wǎng)絡是故障診斷中非常重要的網(wǎng)絡，因此利用BP網(wǎng)絡對設備故障進行診斷。在頻譜特征分析基礎上將數(shù)據(jù)進行分析、診斷，驗證所研究課題的正確性，從而為集成神經(jīng)網(wǎng)絡的進一步研究及診斷系統(tǒng)的研究打下基礎。 本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡在汽輪機的故障診斷中的應用做了初步嘗試。在實驗過程中選擇了競爭學習的方