文献类型：期刊文章

作　　者：张红梅[1] 赵建虎[2] 代克杰[3]

机构地区：[1]武汉大学动力与机械学院自动化系,武汉430072 [2]武汉大学测绘学院,武汉430079 [3]平顶山学院电气信息工程学院,平顶山467000

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：武汉大学动力与机械学院青年科学基金(262041)资助项目

年　　份：2009

卷　　号：30

期　　号：1

起止页码：143-146

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20091512028892)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：风机喘振问题一直是自控领域内一个人们较为关心的问题,其影响因素十分复杂,很难准确地用某个确切的数学模型来描述,常规的数学模型诊断法存在不可避免的缺陷。本文在分析信息融合技术基本理论及喘振发生机理的基础上,针对常规诊断法的不足,提出了基于神经网络信息融合技术的风机喘振智能诊断方法;重点研究了将神经网络技术应用于风机喘振故障特征的提取,该法充分利用时域内所采集到的数据,通过简单有效的运算,既可准确反映故障的类型,又易于实现。经仿真和实际样本验证,取得了良好效果。在上述研究的基础上,针对电厂风机,设计并开发出了一套智能故障诊断系统,该研究为设备的安全高效运行提供了强有力的保障。

关 键 词：喘振 信息融合 神经网络 故障诊断

分 类 号：TK323] TP273]