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水轮发电机组振动是一个非常复杂的物理过程,随着用户对供电质量要求的提高,以及大中型水力发电厂推行“无人值班”(少人值守)的管理模式,建立机组振动在线监测诊断系统,对机组振动故障进行早期诊断,及时发现和排除系统故障,对保障水轮发电机组稳定运行十分重要。神经网络以其良好的非线性映射能力和D-S证据理论在表达不确定性方面具有独特的优势,均在故障诊断领域得到了广泛的应用。本文以BP神经网络和D-S证据理论为基础,提出了一种基于D-S证据理论对子神经网络的输出进行融合的方法。该方法将每