双并联人工神经网络在水轮机试验中的应用研究

针对水轮机试验中需要对试验结果进行整理的问题,提出了应用双并联前向人工神经网络建立水轮机特性数学模型的方法.用双并联前向人工神经网络建立的水轮机特性数学模型具有表达简单、精度高等特点,同时还可以对试验成果进行一定的修正,能满足实际应用需要.     

水轮机空化特性的人工神经网络模型

本文针对水轮机空化特性相对应的空间曲面比较复杂的特点,用径向基函数神经网络建立水轮机空化特性模型,对样本的学习采用Levenberg-Marquardt算法。该模型应用于四川紫坪铺水力发电厂中的水轮机空化特性研究。模拟计算结果与试验结果的比较表明,本文给出的模型能真实地表达水轮机的空化特性,可以在水轮机的计算机辅助选型设计和水轮发电机组的优化运行分析等方面应用。     

基于人工神经网络的水轮机轴承温度输出特性模型研究

为掌握广西三岔水电站水轮机轴承温度输出特性,以该水电站的上下游水位差、导叶开度、浆叶角度作为输入样本,推力轴承作为输出样本,在现场监测数据的基础上,利用BP神经网络与Matlab相结合,建立水轮机轴承温度输出特性模型。结果表明,所建立的模型具有很高的计算精度,有利于水电站水轮发电机组的优化运行系统开发。     

基于人工神经网络的水轮发电机组振动预测研究

为了解决目前水轮发电机组状态监测过程中振动报警数值设置单一,不能满足实际运行的问题,根据三峡电站升水位试验数据,提出了基于BP算法的水轮发电机组监测部件振动人工神经网络预测模型,并给出了具体算法。研究表明,由于建立在翔实的数据基础之上,该模型能够有效预测水轮发电机组监测部件的振动,通过设置合理的报警阈值空间,能够有效地减少机组误报警,提高报警的有效性。     

数值仿真在水轮机调节系统动态试验中的应用

将数值仿真技术应用到水轮机调节系统动态试验中,采用基于MATLAB的simulink仿真软件,建立水轮机调节系统的动态模型,并结合黄柏河某电站实例进行负载扰动仿真试验。确定最佳调节参数。     

大型水轮发电机设计中需考虑的问题

对水轮发电机某些关键的设计特点，包括电气的、热的和机械方面的特点，以意大利和阿根廷的水电站设计的３种发电机作为实例进行了讨论。     

人工神经网络理论在小浪底水库运用方式研究中的应用

实测资料分析是研究小浪底水库减淤作用的主要手段之一。研究一场洪水的冲瘀特性需在历史洪水中找出一场或几场水沙及河道边界与之相近的洪水来类比，许多复杂处理人工往往难以进行。本次研究引进人工神经网络理论，建立了具有较高精度的下游河道人工神经网络模型，并成功地应用于小浪底水库运用方式研究中。     

人工神经网络在水质预测中的应用研究

选取水质指标之一的溶解氧DO作为测算因素,研究了人工神经网络的BP法、bpx法、L-M法3种不同学习算法在水质预测中的应用。研究结果表明:3种不同学习算法的预测效果均较理想,其中以L-M法预测结果最为精确,人工神经网络在水质预测方面有着良好的应用前景和推广价值。     

人工神经网络在电力系统中的研究与应用现状

本文结合作者近几年在美国弗吉尼亚理工大学进修期间所从事的研究方向及参加有关神经网络研究与应用的国际学术会议的信息资料的分析，对人工智能领域的专家系统、人工神经网络及神经网络专家系统方法的基本特征作了简述；对近几年来国际上人工神经网络方法应用于电力系统的重点工作及代表性研究动态进行了综述。神经网络系统理论已开始渗透到电力系统范畴中，并逐渐走向应用阶段     

人工神经网络在环境科学中的应用

根据对人工神经网络的初步了解,提出人工神经网络在环境科学中的初步应用可能。     

人工神经网络在水电机组故障诊断中的应用研究

水电设备状态检修的关键是状态监测和故障诊断。人工神经网络具有分布并行，容错性和记忆功能等特点，用人工神经网络方法进行故障诊断具有明显优势，通过对发电机设备故障诊断的具体应用，证明此方法是有效可行的。     

人工神经网络在黄河下游灌区的应用研究

人工神经网络误差反传前馈网络(BP神经网络)在水科学领域应用最为广泛。运用BP神经网络对黄河下游引黄水量进行了预测，采用1983—1992年资料建立了引水量与降水量、灌溉面积、灌溉定额的多元线性回归模型，对计算的引黄水量进行比较。结果表明，BP法精度明显高于线性回归法。     

人工神经网络在CAD／CAPP集成系统中的应用

ＣＡＤ／ＣＡＰＰ领域的研究，在智能化方面还没有取得突破性的进展，采用人工神经网络技术来提高ＣＡＤ／ＣＡＰＰ集成系统的智能，是该领域目前的研究热点。在简要地介绍了ＣＡＤ系统与ＣＡＰＰ系统的传统集成方法的基础上，讨论了ＡＮＮ在ＣＡＤ系统与ＣＡＰＰ系统集中中应用的必要性和应用的方法，阐明了在ＣＡＤ系统中构造ＡＮＮ专家系统，在ＣＡＤ系统与ＣＡＰＰ系统之间构造ＡＮＮ接口，以及局部应用ＡＮＮ系统，可显著地提高     

人工神经网络在水资源管理中的应用

近几年来，人工神经网络受到越来越多从事水资源研究学者的关注，成为该领域的新理论。文中的目的是想对人工神经网络在水资源管理领域的应用进行一个总结。这些应用包括特征辨识、预测与预报、函数逼近、优化计算等多个方面。文中首先对研究情况进行了一般性的回顾，然后分别对各类应用重点进行了评述，最后通过总结给出了进一步研究的建议。     

基于小波分析与人工神经网络的水轮机压力脉动信号分析

针对水轮机尾水管压力脉动信号的非平稳和时变特性,提出了一种基于小波分析和自组织人工神经网络相结合的尾水管压力脉动信号的分析方法。这种方法首先应用小波阈值法对信号进行降噪减少干扰,然后将小波分解系数重构得到不同频带的信号分量,并提取显著的不同频带能量,最后将各频带能量作为特征向量,用自组织人工神经网络进行模式识别,得到了...     

水轮机试验中基于对等式局域网的通信系统

从计算机通信的基本原理出发，结合试验室对试验结果要求准确可靠，并要为以后改进留有充分余地的实际需求，设计了一套基于TCP/IP协议的通信系统。由于命令传送过程中不允许发生误传命令，而在数据传递过程中则要求数据准确，因此该系统命令与数据分开处理，并规定了其详细的帧格式。     

MATLAB在水轮机选型设计中的应用

从水轮机选型设计的需要出发，讨论了水轮机模型综合特性曲线数字化处理问题，应用MATLAB解决选型设计中诸如水轮机标称直径的确定、检验实验运行范围和水轮机运转综合特性曲线的绘制等问题，可将工程技术人员从繁重的查表、作图等工作中解放出来，也提高了工作效率和精确度，具有广阔的应用前景。     

水轮发电机组动态特性研究新技术

介绍瑞典吕勒奥理工大学多学科研究小组开发水轮机、轴承和发电机有关设备的设计、运行和维护方面的新技术。     

人工神经网络在水文实时校正中应用的探索

在水文学实时预报领域，大多采用卡尔曼滤波技术，其基本条件是流域内的上游干支流有水文站控制，利用这些站点的实时水文动态信息通过滤波技术修改方案中的参数，提高预报值的精度。本文研究了当上游缺乏干支流水文断面时，采用人工神经网络技术，利用单站实时信息进行实时校正，以提高预报精度的可行性，得出了一些初步的成果。     

人工神经网络在城市需水量预测中的应用

介绍了BP神经网络的结构及其工作原理,用其在城市需水量方面进行预测。人工神经网络（Artificial Neural Networks,缩写ANN）是通过数学方法对人脑若干基本特性进行的抽象和模拟,模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统。主要应用于模式识别、预测和预报、优化问题、神经控制、智能决策和专家系统等。