基于小波神经网络的汽轮发电机组振动故障预测的研究

摘要：

简述了小波神经网络的基础理论和算法,论述了该方法在汽轮发电机组的振动故障预测中的应用.小波神经元的良好局部特性和多分辨率学习实现了与信号的良好匹配,使得小波神经网络有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预报精度.仿真和实验结果表明,预报结果具有良好精度.

关键词：小波神经网络、汽轮机、振动峰-峰值、故障预测

所属期刊栏目：23

分类号：TK268.(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2007-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：29-30,33