【摘 要】
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该文把人工神经网络与故障诊断系统结合起来构造新的智能化汽轮机组振动故障诊断系统.论文分析和研究了人工神经元模型的输入输出特性,并对三种典型神经网络模型作了一番比较
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该文把人工神经网络与故障诊断系统结合起来构造新的智能化汽轮机组振动故障诊断系统.论文分析和研究了人工神经元模型的输入输出特性,并对三种典型神经网络模型作了一番比较和分析,选取BP神经网络作为主要的研究对象;针对BP神经网络训练过程的不收敛、学习陷入局部最小点和网络参数的优化等问题,该文做了大量的研究工作,并提出了若干改进的方法.论文研究了大型汽轮发电机组振动故障的时域特征和频域特征,建立起振动故障的层次分类模型,并在此基础上,结合人工神经网络建立大型汽轮发电机组振动故障的诊断模型.该文所建立的振故障诊断系统是建立在信号采集与调理基础之上,即将所采集到的原始信号先通过上位机的信号调理处理,获得故障征兆,然后通过现场局域网络传输到服务器,再输入到诊断系统中进行诊断.诊断系统软件是在Windows98中文平台采用VisualBasic6.0语言编制开发,具有良好的人机交互界面.
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