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振动值是反映水电机组运行工况的重要参数,其变化与水电机组故障发展有着紧密的关联,通过研究故障发展过程中振动值的趋势和规律,设计了BP(Back-Propagation Algorithm)神经网络预测模型,仿真结果表明该模型具有较好的预测效果,从而可提前对水电机组振动趋势进行预测,对机组的状态进行预判,并制定相应的对策。