【摘 要】
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针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,将小波变换和自联想神经网络结合构造了一个多层的自联想小波网络故障诊断系统。在输入层对振动信号进行二进离散小波变换,提取其在多尺度
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,上海电力学院电力与自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60674076）,上海市教委优秀青年后备基金资助项目（Z2006-78）
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针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,将小波变换和自联想神经网络结合构造了一个多层的自联想小波网络故障诊断系统。在输入层对振动信号进行二进离散小波变换,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特征向量,根据这些特征向量进行自联想网络的学习,用学习过的自联想网络诊断故障。将该方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断,实验仿真结果表明,该方法优于常规的BP网络方法：某些单一故障的识别率提高了31.2%,综合故障的识别率提高了26.6%。
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