汽轮发电机组并发故障的诊断

经较成熟的ＢＰ神经网络为基础，论述了神经网络技术在旋转机械故障诊断中的应用问题，提出了用并行ＢＰ网络解决并发故障分类问题的方法，并采用自适应经和绝对误差等距离逼近法改善ＢＰ网络的学习性能，最后以振动频谱为特征，就汽轮发电机组机械中常见的２０种故障模式的分类和训练学习进行了仿真试验和分析。