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結構原理
一種改進型BP網絡在汽輪發電機組故障診斷中的應用
頁面更新時間:2016-02-20 09:43

      

  一種改進型BP網絡在汽輪發電機組故障診斷中的應用華北電力大學何成兵顧煜炯楊昆法和反饋算法,并闡述輸入層與輸出層神經元部分連接的依據及其連接優先權值的確定問題。結合汽輪發電機組故障診斷實例,從單故障識別和多故障識別兩個角度證明了該模型具有較強的故障識別能力,其診斷結果也更符合故障實際情況。

  入征兆對輸出結果的影響,見圖。部分連接在輸出節點與相應故障的特征輸入節點間建立,如代表不平衡故障的輸出節點與代表振動一倍頻的輸入節點相連。

  對于汽輪發電機組故障診斷,征兆與故障間不是簡單的一一對應關系,而是呈現出交錯復雜的情況。一種故障可能對應多種征兆,一種征兆也可能對應多種故障。在一個多征兆故障里,有的征兆起主要作用,是主要征兆;有的征兆起次要作用,是輔助征兆。這些征兆對故障診斷結果的貢獻大小也不相同。因此,在直接連接的輸入與輸出神經元間,增加不同的優先權值,主要征兆的優先權值高,輔助征兆的優先權值低。

  大型汽輪發電機組是一個復雜系統,它融機、電技術為一體,對可靠性要求很高,系統一旦出現故障,將導致巨大的經濟損失乃至嚴重的社會后果。因此,對此類大型機電系統必須進行在線的或離線的故障診斷,并且診斷必須快速、準確和高效。

  在長期的實踐中,人們提出不少有效的故障診斷方法,如模糊診斷、模式識別、統計貝葉斯方法、灰色理論等,但近年來,神經網絡理論在機械故障診斷領域得到了廣泛的應用。我們知道,故障診斷就是對機器或系統的故障模式進行分類或識別,而神經網絡具有復雜的非線性映射、聯想記憶和自學習能力,是一種性能優良的模式識別器,因而非常適用于機械故障診斷。神經網絡有多種模型,如前饋神經網絡、自組織特征映射、雙向聯想記憶等。其中,用誤差反向傳播算法訓練的前饋BP神經網絡,有能力形成任意復雜的決策面,是神經網絡中應用最多的一種模型。本文就是在BP神經網絡基礎上,提出一種加優先權值的改進BP網絡模型,并對它進行了具體闡述。

  1改進BP網絡模型1.1改進BP網絡模型結構1.2改進BP網絡模型的前饋、學習算法該網絡中主要調整的設計參數是輸入層與隱含層間的連接權值《(“、隱含層與輸出層間的連接權值故(2)、隱含層與輸出層各節點閾值吸)、0丨2)和輸入層與輸出層間的部分連接權值%。

  標準BP網絡對不同程度的單故障情況具有聯想能力,但分辨率低,對多故障診斷能力差,往往只能診斷出其中一種故障。針對這種情況,可以在BP網絡基礎上增加輸入與輸出神經元的部分連接,以增加輸何成兵(1974-),男,博士生。動力系,102206單故障診斷實例用相同的故障樣本對中BP網絡和本文中加優先權值的改進BP網絡進行測試,測試樣本和結果見表2.由該表可以看出:(1)兩種BP網絡對單故障都具有較強的聯想能力和較高的分辨率;(2)兩種BP網絡對單故障診斷性能近似。

  單故障診斷實例該模型網絡層間仍采用前饋計算公式:本輸入層與輸出層間的連接優先權值。

  1.3改進BP網絡模型優先權值的確定由式(2)可知,連接優先權值*ji的確定是很重要的,它實際上包括了兩個問題:第一,確定哪些輸入與輸出神經元間需要連接,哪些不需要連接(毫無疑問,不需要連接的,ji=0);第二,對于建立連接的輸入與輸出神經元,其優先權值如何確定。對于本文中的改進BP網絡模型,輸出節點與相應故障的特征輸入節點建立連接,其優先權值既可根據專家經驗確定,也可從故障樣本中利用統計分析得到,在故障樣本不是足夠大的情況下,優先權值應從振動故障機理出發,結合專家經驗來確定。對于故障主要征兆,其優先權值為1,其它征兆根據它對故障診斷結果貢獻大小,賦值01間的小數,貢獻越大賦值越大,貢獻越小賦值越小。以不對中故障為例,由的故障機理分析可知,振動頻率的1倍頻、2倍頻是其主要征兆,同時伴有3倍頻及以上倍頻的輔助征兆,那么再第4行。

  2汽輪發電機組故障診斷實例2.1模型結構和樣本選取本文以中計算實例為例,轉子實驗臺共模擬了3種故障形式,取5個振動征兆輸入和3個故障原因輸出。網絡結構相應為:輸入層,5個神經元;隱含層,4個神經元;輸出層,3個神經元。具體結構見圖,圖中,X1X5分別對應振動信號頻譜分析中的0.40.5倍頻、1倍頻、2倍頻、3倍頻以及大于3倍頻;F1F3為3種故障形式,分別對應大油膜振蕩、大不平衡和大不對中。

  根據中機組振動故障機理分析,并結合,確定了輸入層與輸出層間神經元連接的優先權值,見表1.表1輸入層與輸出層連接的優先權值序模擬特征征兆加優先權值的改進網絡輸出結論大中大中大中AA大中大中大中AAB注:表中A、B、C分別代表油膜振蕩、不平衡和不對中故障。根據模糊數學原理,定義輸出值>0.75、0.750.5、0.5和<0.5分別代表故障程度嚴重、中等、未知和不存在。以下各表均相同。

  表3單故障情況下兩種改進網絡性能比較序模擬特征征兆中BP網絡輸出加優先權值的改進網絡輸出大大中中大

 

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