水电机组状态参数趋势分析与在线识别

摘要：

机组状态参数的趋势分析及计算机表c达是影响在线故障诊断的重要因素。文中运用奇异谱理论对状态参数的趋势进行了分析，运用人工神经网络完成对机组状态参数典型趋势的在线识别。该方法可以对机组状态参数（如振动、温度、压力等）进行有效的识别，为水轮机组的状态分析、状态评估和预测提供有效的辅助分析手段，从而为水电厂状态维修提供了参考。

关键词：水电厂、状态检修、奇异谱理论、人工神经网络、趋势分析、在线识别

所属期刊栏目：25

分类号：TV734;TP206+.3(水能利用、水电站工程)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32