基于果蠅優(yōu)化算法的GRNN水電機組狀態(tài)趨勢預測

【摘要】：針對水電機組振動的非線性、非平穩(wěn)特性,提出了一種基于果蠅優(yōu)化算法(FOA)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(GRNN)模型(FOAGRNN),實現(xiàn)了GRNN分布參數(shù)的優(yōu)化選擇,并對四川省新政航電工程3臺機組5個不同部位的振動序列峰峰值進行了預測,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果的均方誤差(MSE)對比結果表明,FOAGRNN預測精度較高。 【作者單位】： 西華大學電氣信息學院;國電四川電力股份有限公司南椏河發(fā)電廠;
【關鍵詞】： 水電機組 果蠅優(yōu)化算法 趨勢預測 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡
【基金】：西華大學省級重點實驗室開放研究基金資助項目(SZJJ2009-015) “流體及動力機械”省部共建教育部重點實驗室基金資助項目(SBZDPY-11-13,14) 西華大學研究生創(chuàng)新基金資助項目(Ycjj201163)
【分類號】：TV734.21
【正文快照】： 振動故障是水電機組故障中最常見、最主要的形式,而振動信號是反映水電機組狀態(tài)最直接、最有效的特征量。振動信號趨勢的預測可直觀地反映水電機組未來的狀態(tài)變化。水電機組在運行過程中受水力、機械及電氣等多種振源共同作用,振動十分復雜,要精確建立各類激振動力與水電機組

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