基于云-神经网络的故障诊断算法及其应用

摘要

近些年,云模型在知识挖掘以及故障检测领域中得到了广泛地关注,但是在水轮机组的故障检测中,利用云神经网络的方法还很少见。本文针对传统的BP神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于云-神经网络的水轮机故障检测算法。首先,根据云化层中的定性规则将输入定性概念转化为数值,并将云发生器层输出的定量数据传送到隐含层。接下来,并利用云神经网络的学习算法进行迭代计算,当误差值小于设定的阈值时输出故障检测结果。实验结果表明,在误差平方和的收敛速度以及检测的准确性方面,本算法都获得了令人满意的性能。