目前故障智能诊断面临的难题一个是典型故障数据样本的严重不足,另一个是故障特征知识的发现问题。针对用一般的神经网络对水轮机尾水管中的涡带形状进行分析时,存在过拟合现象而不能正确确定尾水管中涡带形状的问题,采用自组织网络中的学习矢量量化网络(LVQ网络)对尾水管中涡带形状进行分析,分析方法相应算法简单,分析结果比较客观,能够融合于水轮机的故障诊断系统中,可以在控制水轮机的稳定运行时使用。
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