基于ADE-WNN的水电机组振动故障诊断方法

摘要：

水电机组振动特征和故障类型之间存在复杂的非线性关系,结合小波神经网络和自适应差分进化法,提出一种新型水电机组振动故障诊断方法.该算法具有进化计算和群体智能的特点,能够根据个体的状态自适应调节交叉概率因子和缩放因子;自适应差分进化算法应用于小波神经网络的参数搜索中,加快了小波神经网络的训练速度,提高了网络训练精度.实验结果表明:该方法比传统的基于BP神经网络和小波神经网络的故障诊断方法,具有更高的准确度和更快的诊断速度.

关键词：故障诊断、水电机组、小波神经网络、自适应差分进化

所属期刊栏目：32

分类号：TM312(电机)

资助基金：教育部留学回国人员科研启动基金KJ2015QT007

在线出版日期：2018-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：84-89