文献类型：期刊文章

作　　者：贾春雷[1] 刘博[1] 谭小刚[1] 屈伟强[1] 刘成东[1]

JIA Chunlei;LIU Bo;TAN Xiaogang;QU Weiqiang;LIU Chengdong(Yellow River Water Conservancy and Hydropower Development Corporation, Jiyuan 459017, China)

机构地区：[1]黄河水利水电开发总公司,河南济源459017

出　　处：《水电与新能源》

年　　份：2020

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：40-43

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：振动值是反映水电机组运行工况的重要参数,其变化与水电机组故障发展有着紧密的关联,通过研究故障发展过程中振动值的趋势和规律,设计了BP(Back-Propagation Algorithm)神经网络预测模型,仿真结果表明该模型具有较好的预测效果,从而可提前对水电机组振动趋势进行预测,对机组的状态进行预判,并制定相应的对策。

关 键 词：神经网络 水电机组 振动 预测  

分 类 号：TV734.21]