模糊神经网络在水轮发电机故障诊断中的应用

结合模糊理论中的模糊矩阵算法和神经网络的自适应性,建立BP模糊神经网络对水轮机发电机组进行故障诊断,避免传统的模糊理论诊断方法主观性和经验性的弊端,最后结合具体工程实例验证该BP模糊神经网络提高水电机组故障诊断的精确性和可靠性。对建立模糊神经网络模型应考虑的因素,以及模糊神经网络模型在水轮发电机组故障诊断中的实际应用情况作了简单介绍。     

基于BP模糊神经网络的水轮发电机组故障诊断方法

运用模糊理论的故障征兆与故障原因之间的模糊关系,确定了BP神经网络的输入层和输出层,并结合水轮发电机组故障诊断具体实例建立神经网络的输入样本集,对神经网络进行训练,输入机组故障征兆向量,得出故障原因,从而验证了模糊神经网络的可行性与优越性.     

基于UG的混流式水轮机叶片的实体建模

对混流式水轮机中的转轮叶片进行了实体建模研究.基于UG曲面处理,从叶片木模图提供的数据出发,采用NURBS方法对混流式水轮机叶片进行几何造型,为叶片精密加工提供了数字化模型,并为提供叶片加工精度和加工质量奠定了基础.     

空调电路故障诊断的专家系统

阐述了构建空调电路故障诊断系统的目的,并以模糊理论为基础,结合空调电路的实际运行工况,专家经验等,构建了空调电路故障诊断知识库。同时,分析了故障原因与故障征兆之间的模糊关系,建立了空调电路模糊故障诊断数学模型。最后以一个故障诊断实例进行具体分析,验证了模糊理论在空调电路故障诊断中的可行性。     

基于UG的混流式水轮机叶片的实体建模

对混流式水轮机中的转轮叶片进行了实体建模研究。从叶片木模图提供的数据出发,在UG软件平台上进行曲面拟合处理,并采用NURBS方法对混流式水轮机叶片进行几何造型,给叶片精密加工提供了数字化模型,为叶片加工精度和加工质量奠定了基础。