汽轮机作为典型的旋转机械,在电力、冶金、船舶等行业发挥着巨大作用。汽轮机的正常、安全运行,不仅能为国家创造大量的物质财富,而且还能产生巨大的社会效益。因此,开展汽轮机故障诊断系统的研究,保证其正常、安全运行意义重大。本文以VC++和SQL Server为工具开发了基于神经网络的汽轮机轴系故障诊断系统。该系统具有振动图谱显示、征兆提取、智能诊断和诊断历史回访等一系列功能模块。其中,图谱显示模块实现了时域波形图、频谱图和滤波轴心轨迹图的显示,并能从频谱图上提取诊断样本。神经网络训练模块采用当前应用最成熟的BP神经网络作为诊断方法,并对传统BP算法做了一系列改进,包括添加动量项、自适应改变学习率、引入批处理算法等。智能诊断模块通过引入频谱征兆、相关性征兆、冷态升速征兆和热态降速征兆等,实现了故障的多征兆联合诊断。经软件测试表明,与单征兆频谱诊断相比具有更高的精度。