【摘 要】
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该文以水电厂调速系统状态检修为总的研究方向,重点讨论了其中的一个关键环节--故障诊断系统的神经网络实现.建立了水电厂调速系统的神经网络故障诊断模型,并以葛洲坝大江电
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该文以水电厂调速系统状态检修为总的研究方向,重点讨论了其中的一个关键环节--故障诊断系统的神经网络实现.建立了水电厂调速系统的神经网络故障诊断模型,并以葛洲坝大江电厂调速系统为例,通过收集、研究其领域知识,对故障进行了分类,确定了神经网络故障诊断系统的输入输出特征向量.在神经网络的自学习过程中,引入了动态调整惯性系数法,使得自学习的收敛速度加快,从而增强了自学习能力.软件采用C语言编程,人机界面以菜单方式提示,使用方便.该系统经过故障诊断实例验证,表明设计正确,具有实用价值.
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