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基于ANN与CTree算法的汽轮机振动故障研究

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20世纪以来,随着汽轮机应用范围越来越广,汽轮机的故障诊断技术成为一项非常重要的技术.基于BP神经网络收敛速度慢以及容易陷入局部最小值等缺陷,本文研究径向基神经网络RBF、自组织特征映射神经网络SOM以及CTree算法在汽轮机转子振动故障诊断中的应用并比较各自的结果.首先根据汽轮机转子振动故障与征兆表,使用MATLAB生成训练数据和预测数据.然后分别使用RBF与SOM进行训练预测并与CTree算法训练分类的结果相比较,在训练中分别调整训练数据数目和训练步数或者神经元数目,最终发现RBF网络不仅预测准确率高而且训练所用的时间长.

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来源
《第11届全国转子动力学学术讨论会》|2014年|611-614|共4页
会议地点大连
作者
AN Shaopeng; 安少朋; JIANG Dongxiang; 蒋东翔;
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作者单位

中国动力工程学会转子动力学专业委员会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类检修、维护;人工神经网络与计算;
关键词
汽轮机; 转子振动; 故障诊断; 人工神经网络;

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