基于云-神经网络的故障诊断算法及其应用

摘要：

近些年,云模型在知识挖掘以及故障检测领域中得到了广泛地关注,但是在水轮机组的故障检测中,利用云神经网络的方法还很少见.本文针对传统的BP神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于云-神经网络的水轮机故障检测算法.首先,根据云化层中的定性规则将输入定性概念转化为数值,并将云发生器层输出的定量数据传送到隐含层.接下来,并利用云神经网络的学习算法进行迭代计算,当误差值小于设定的阈值时输出故障检测结果.实验结果表明,在误差平方和的收敛速度以及检测的准确性方面,本算法都获得了令人满意的性能.

关键词：神经网络、云模型、故障诊断、水轮机组

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-01-16（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：180-181,185