基于小波神经网络的燃气轮机故障诊断新方法

"基于小波神经网络的燃气轮机故障诊断" 在燃气轮机故障诊断领域，传统的诊断方法存在局限性，特别是在处理非线性和复杂问题时。为了克服这些问题，一种结合了小波变换与神经网络的新颖诊断方法被提出。这种方法利用了人工神经网络（ANN）的强大非线性函数逼近能力，以及小波变换在信号处理和特征提取方面的优势。 人工神经网络（ANN）是一种模仿人脑工作原理的计算模型，广泛应用于模式识别、预测和分类任务。它们能够学习并适应复杂的输入-输出关系，从而在各种领域展现出色性能。在燃气轮机故障诊断中，ANN可以用来识别不同类型的故障模式。 小波变换则在工程应用中迅速发展，它能提供多尺度分析，有效地处理时频局部化信息，非常适合分析非平稳信号。在本研究中，小波变换被用作神经网络的激活函数。每个隐藏层神经元都分配了一个特定的小波基函数，权重通过学习过程确定，这样可以更精确地捕捉到故障特征并避免优化过程中的局部最小值问题。 实验是基于六种典型且常见的燃气轮机故障进行的，这些故障主要基于热力学参数。这些数据被用作样本训练小波神经网络，然后根据网络的输出来确定故障类型。结果表明，基于小波神经网络的燃气轮机故障诊断模型能够有效地诊断燃气轮机的故障，并且具有良好的泛化能力，可以推广到其他故障诊断场景。 这种结合了小波变换的神经网络诊断方法为燃气轮机故障诊断提供了新的思路，增强了诊断的准确性和鲁棒性，对于提高设备维护效率和降低运行成本具有重要意义。