基于高斯基函数CMAC神经网络的发电机故障诊断方法
Fault Diagnosis of Generator Using CMAC Neural Network with Gauss Basis Function
本文提出一种基于高斯基函数小脑模型神经网络(CMAC)的汽轮发电机故障诊断新方法,为了达到更高的精度和更好的泛化能力,该方法以高斯函数作为CMAC神经网络的基函数,针对发电机的机电耦合特性,将发电机机电综合特征作为神经网络的训练样本输入,经MATLAB仿真得到了完全正确的诊断结果,收敛速度快,精度高,可以满足在线监控的要求。通过比较学习率和泛化常数取值不同时CMAC网络的训练结果,分析了学习率和泛化常数对该网络的影响。
小脑模型神经网络(CMAC) / 高斯基函数 / 发电机 / 故障诊断 / 机电综合特征 {{custom_keyword}} /
Cerelbllar Model Articulation Controller(CMAC) / Gauss basis function / generator / fault diagnosis / integrated mechanical and electrical characteristics {{custom_keyword}} /
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