| 基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别 |
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| 引用本文： | 郭鹏程,罗兴锜,王勇劲,白亮,李辉. 基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别[J]. 中国电机工程学报, 2011, 31(8) |
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| 作者姓名： | 郭鹏程 罗兴锜 王勇劲 白亮 李辉 |
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| 作者单位： | 西安理工大学水利水电学院,陕西省,西安市,710048 |
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| 摘 要： | 在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征.该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识.某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值.
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| 关 键 词： | 水电机组 轴心轨迹 边缘矩 粒子群寻优算法 改进BP神经网络 |
Identification of Shaft Centerline Orbit for Hydropower Units Based on Particle Swarm Optimization and Improved BP Neural Network |
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| GUO Pengcheng , LUO Xingqi , WANG Yongjin , BAI Liang , LI Hui. Identification of Shaft Centerline Orbit for Hydropower Units Based on Particle Swarm Optimization and Improved BP Neural Network[J]. Proceedings of the CSEE, 2011, 31(8) |
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| Authors: | GUO Pengcheng LUO Xingqi WANG Yongjin BAI Liang LI Hui |
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