基于RBF神经网络算法的水电机组设备振动趋势预测方法  

作　　者：赵定林 刘思苏 周仁杰 

机构地区：[1]云南华电鲁地拉水电有限公司

出　　处：《电气技术与经济》2024年第12期1-3,共3页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：传统的水电机组设备振动预测方法多基于经验公式或统计分析,这些方法在处理复杂非线性问题时存在一定局限性;因此,现提出基于RBF神经网络算法的水电机组设备振动趋势预测方法。通过采集与预处理水电机组设备的运行数据、构建RBF神经网络预测模型、预测水电机组设备的振动趋势三步骤完成设计,实现对机组振动趋势的精准预测和有效控制,为水电站的安全、高效运行提供有力保障。实验结果:RBF神经网络能够准确地预测水电机组设备的振动趋势,传统方法在实际数值的预测上往往存在较大的偏差,而相比之下,RBF神经网络在预测时能够提供更接近实际值的结果,其预测值与实际值之间的误差相对较小。证明该方法能够准确地预测机组的振动趋势,为提前发现潜在问题、保障机组安全稳定运行提供了有力支持。

关 键 词：振动趋势预测 设备振动 水电机组设备 RBF神经网络算法 

分 类 号：F42[经济管理—产业经济]