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基于遗传神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究

刘立峰

西北水电Issue(4):73-76,4.
西北水电Issue(4):73-76,4.

基于遗传神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究

Fault diagnosis of the vibration of turbogenerator units based on GA neural network and evidence theory fusion

刘立峰1

作者信息

  • 1. 中国水电顾问集团西北勘测设计研究院,西安,710065
  • 折叠

摘要

关键词

遗传神经网络/BP学习算法/人工神经网络/水轮发电机组/证据理论/振动/故障诊断

分类

能源科技

引用本文复制引用

刘立峰..基于遗传神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究[J].西北水电,2006,(4):73-76,4.

西北水电

1006-2610

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