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基于径向基函数(RBF)网络的大型水轮发电机故障诊断

蒋劲  谭少华  符向前  陶志建  
【摘要】:本文研究了作为FLANN特例的径向基函数(RBF)网络,它是一种典型的局部逼近神经网络。RBF网络用于网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。本文研究了大型水轮发电机常见故障及其特征(定子异常产生的电磁振动、气隙不均匀引起的电磁振动、转子导体异常引起的电磁振动、滑动轴承振动),建立了与发电机有关的故障特征表。利用该表格提供的数据对径向基函数神经网络进行训练得出相关的参数。径向基函数网络的仿真是用函数simurb来实现的,径向基函数网络的训练可以用两个函数solverbe或solverb来实现。给定一个故障测试样本,对其进行计算,得到故障诊断结果。

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