基于LVQ網絡的水電機組振動多故障診斷方法

【摘要】：提出了應用學習矢量量化神經網絡診斷水電機組的多故障,可避免BP神經網絡容易陷入局部最小與學習速度緩慢的問題。通過算例仿真檢驗,該網絡能夠有效地識別并分離出各種故障類型。 【作者單位】： 西安理工大學水利水電學院 西安理工大學水利水電學院 西安理工大學水利水電學院
【關鍵詞】： 水電機組 振動 故障診斷 學習矢量量化
【基金】：國家自然科學基金資助項目(項目編號:90410019)
【分類號】：TV734
【正文快照】： 引言BP神經網絡因能逼近任意非線性函數(shù)而成為目前應用最為廣泛的一種神經網絡。但BP網絡采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,學習速度緩慢,還有可能陷入局部最小問題,不能保證求出全局最小值[1]。學習矢量量化(learning vector quantization,簡稱為LVQ)[2],是一種有教師狀態(tài)

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