宋媛
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 供职机构：武汉大学动力与机械学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金引进国际先进农业科技计划更多>>
- 相关领域：水利工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于小波包和样本熵的水泵机组振动特征提取被引量：3
- 2017年
- 目前大部分大型水泵机组安装有状态监测系统,但如何从海量的状态监测数据中提取出机组故障特征仍是水泵机组故障诊断的一大难点和热点。提出了一种基于小波包和样本熵的水泵机组振动特征提取方法,该方法首先通过小波包变换对水泵机组振动信号进行分层分解,得到小波包频带系数,再结合样本熵算法对小波包频带系数进行重构,得到以各频带信号样本熵值为元素的反映机组故障信息的特征向量,最后采用LVQ神经网络对试验振动信号进行分类,验证结果表明:基于小波包变换与样本熵相结合的特征提取方法对水泵机组不同振动状态具有较好的区分度,是一种合适的水泵机组故障特征提取方法。
- 宋媛彭利鸿赖冠文张嘉勋肖志怀宋丽波
- 关键词：水泵机组小波分析小波包分析
- 基于GA-BP神经网络的水轮机非线性建模方法研究被引量：12
- 2017年
- 建立精确的水轮机模型是水轮机调节系统有效建模仿真的关键。运用基于遗传算法改进反向传播神经网络的GA-BP神经网络对水轮机工作特性进行非线性拟合建模。详细介绍了利用水轮机模型综合特性曲线与飞逸特性曲线获取水轮机流量特性与力矩特性样本数据的方法,并对基本样本数据进行补充延伸。结合BP神经网络与遗传算法两者优点构建了GA-BP神经网络,利用所得样本数据进行训练,获得了基于GA-BP神经网络的水轮机非线性模型,并与传统BP神经网络在水轮机流量特性和力矩特性拟合效果上进行对比试验。仿真结果验证了论文提出方法的可行性和优越性。
- 彭利鸿宋媛刘冬孟岁利肖志怀
- 关键词：水轮机GA-BP神经网络
