在水电设备维护领域，最重要的是监测状态和故障诊断。人工神经网络中，它具有并行性，容错性和记忆性的特点，冷库安装大大提高了诊断的效率和质量，在应用方面具有许多优点。文将分析水电站冷库的运行状态和故障模式，揭示神经网络在故障诊断中的应用。工神经网络;水电冷藏机组;故障诊断介绍：随着科学技术的飞速发展，水电冷库机组设备的维护逐步发展，具有明显的优势，主要体现在监测和诊断上。备的状况。
工神经网络具有自组织，自组织，容错等特点。为一种诊断方法，应用于冷库水电机组的设备可以进一步保证诊断结果的准确性。电冷库的运行状态和故障模式属于水电冷库。了有效地保证监测质量，随着时间的推移发现设备运行过程中产生的异常情况，必须以详尽的方式监测水电设备的各种性能，如定子的局部放电，定子振动，发电机输出开关，气隙等在具体的生产过程中，水电设备监测的主要内容是特殊的电力，温度，旋转，流量等。行设备主要分为正常状态和异常状态两种。常状态主要是指设备各种参数的值在标准范围内，异常状态是指设备监测的值大于标准值。旦状态监测系统收集到水电设备的参数，就将其与设备的标准特征参数进行比较，冷库安装并根据结果确定设备是否处于正常运行状态。较。于不同的水电设备类型也不同，产生的缺陷并不完全一致。如，可能导致制冷存储单元中的异常振动的故障可能是：制冷存储单元的中心移位，主轴的不对准，不平衡的旋转部件和芯的不同电压定子错误模式定义集S表示非空设备的操作状态，集D表示非空设备故障模式，集F表示定义关系的子集。过S×D，即，组F可以表示设备的操作状态和错误诊断模式。系使用人工神经网络研究故障诊断的方法主要在于确定输入层和输出层如何连接到权重，并且关系子集F被完全反映。过监视获得的测试结果称为设备的状态值，表示为Si，其中i是监视器的数量，范围是1，2，3 ... 1，那么设备是由S1，S2，S3 ...... S1组成。置状态S.特征值也可用于设备中出现的某些错误模式，例如，1表示存在故障且必须修复，0表示无故障，无修复。必要的。组器件缺陷d主要由器件中的n种类型的故障特征组成。含量为d1，d2，d3，... dn [1]。BP神经网络的结构在人工神经网络的应用中，最重要的一点是要以合理的方式选择网络结构，以便充分反映问题的特征并保证良好的收敛性。层BP网络结构各层的输出和输入关系可以满足非线性单调函数的要求，分类问题的分类更加准确合理。外，变换函数具有明显的连续性，可以使用梯度法的相关知识进行推送和计算。此，在诊断水电冷库机组的缺陷时，可以采用BP神经网络的结构。络结构必须首先构建具有隐藏层的三层BP网络。入层是节点之一，输出层由n个节点组成，屏蔽层包括m个节点。经网络的数学模型如下：表示输入向量，输入层有1个神经元，值范围为1，2，3 ... m。据l，m和n的值，设备监视器内容l的值是输入层中神经元的数量，n是输出层中神经元的数量，值是数量设备故障模式。于隐层节点值的选择较为复杂，目前尚无严格的理论规范，但应根据具体情况分析相应的建议。本文的研究中，我们选择m≥1。网络化学习中，由于隐藏层m中的神经元收敛得更快，因此这是最佳选择。BP网络学习算法的神经网络学习过程如下：首先输入训练样本，将输出值作为传播在网络上传递，比较使用期望值并获得中间差异，然后反转传播，以调整阈值和神经网络的各个元素之间的连接权限。于Xn用作训练样本，样本数等于1，2，3 ...... N.算法属于教师，也有n个相应的教师，分别为t1，t2，t3。N。过学习算法，可以在实际学习和期望值之间产生误差，从而改变连接权重和阈值等，直到错误出现在合理的范围。经网络在水电储能单元故障诊断中的应用以相同的运行状态特征向量x和神经网络输入向量S为特征。能通常用于计算运行状态的特征值和神经网络的输入。
式如下：在公式中，表示测量的标称值。测试设备的性能时，随机性和不确定性很大：根据变化确定设备的运行状态往往缺乏完整性和准确性。些价值。本文的搜索中，模糊分类方法用于对设备运行状态的值与成员的程度作出反应，主要目的是分析频率等因素。测量过程中的信号和时间差。确定义度Xi，然后将设备xi的特征值设置为0到1的范围，以指示设备的操作状态。
样，可以大大提高诊断的有效性。验研究表明，该方法采用计算机网络技术实现在线和离线诊断，应用更直观，方便，可为维护工作提供坚实的基础。态。
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