【摘 要】
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汽轮发电机组是电力工业中重大的关键设备,机组振动涉及到机组的设计、制造、安装、以及运行等方面。汽轮发电机组的任何一种异常的振动都会潜伏着对设备的威胁。近几年来,人工神经网络理论的研究取得了很大的进展,其应用研究几乎渗透到各个领域。本文在广泛收集汽轮发电机组故障数据的基础上,结合实验的仿真模拟对异常振动故障数据进行分析。神经网络对外界的输入样本具有很强的识别分类能力和联想记忆等信息处理特点,使得人工
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汽轮发电机组是电力工业中重大的关键设备,机组振动涉及到机组的设计、制造、安装、以及运行等方面。汽轮发电机组的任何一种异常的振动都会潜伏着对设备的威胁。近几年来,人工神经网络理论的研究取得了很大的进展,其应用研究几乎渗透到各个领域。本文在广泛收集汽轮发电机组故障数据的基础上,结合实验的仿真模拟对异常振动故障数据进行分析。神经网络对外界的输入样本具有很强的识别分类能力和联想记忆等信息处理特点,使得人工神经网络应用于汽轮发电机组故障诊断得以实现。由于传统的人工神经网络故障诊断所采用
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