Application of RBF Neural Network Based on Wavelet Packet denosing and EMD method in fault diagnosis for turbine generator

机译：RBF神经网络在基于小波包的应用基于小波包的催化方法涡轮发电机故障诊断

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Because the process of fault diagnosis for turbine generator usually contains noise and has a characteristic of strongly non-linear and non-stationary, In this paper, to overcome the deficiency of existing methods, a new approach for fault diagnosis of turbine generator based on wavelet packet denoising, EMD method and RBF neural network is proposed. Firstly, the fault data of turbine generator is analyzed using wavelet packet to remove the noise; Then the denoised data is disposed by EMD method to extract the frequency eigenvectors of the IMF components, and these eigenvectors were used as the training samples of the RBF network. Finally, use the well-trained RBF network to identify the faults. The simulation experiments show that the proposed method of fault diagnosis for turbine generator is effective and the denosing using wavelet packet transform is essential.

机译：由于涡轮发电机的故障诊断过程通常包含噪声并具有强烈非线性和非静止的特点，本文克服了现有方法的缺陷，基于小波的涡轮发电机故障诊断的新方法提出了分组去噪，EMD方法和RBF神经网络。首先，使用小波包分析涡轮发电机的故障数据以消除噪声;然后通过EMD方法设置去噪数据以提取IMF组分的频率特征向量，并且这些特征向量被用作RBF网络的训练样本。最后，使用训练有素的RBF网络来识别故障。仿真实验表明，涡轮发电机的故障诊断方法是有效的，并且使用小波包变换的抛弃是必不可少的。

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来源
《Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference》|2010年||共4页
会议地点
作者
Dong Ze; Si Juan-ning; Huang Bao-hai; Han Pu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TK01-53;
关键词
Wavelet packet; EMD; RBF; Turbine generator; Fault diagnosis;

机译：小波包;EMD;RBF;涡轮发电机;故障诊断;

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