汽轮发电机组振动故障诊断系统自学习的研究

摘要

对于一个已建立起来的故障诊断系统 ,其识别诊断故障的能力取决于诊断系统的知识容量。然而 ,人们对故障机理的认识是有限的 ,诊断系统不可能覆盖所有可能发生的故障 ,因此 ,对某些异常现象无法作出准确的辨识。文章着重研究振动故障的非线性特征 ,通过计算振动故障的分形维数提取新故障样本 ,提出了一种诊断能力自我扩充的理论方法 。