摘要

传统水轮机进水蝶阀故障诊断方法 RMSE性能较差,无法有效精准诊断到故障,提出基于改进BP神经网络的水轮机进水蝶阀故障诊断方法。建立BP神经网络,利用粒子群算法改进网络参数,采用传感器采集进水蝶阀振动、噪声以及压力等数据,利用改进后的BP神经网络分析故障信息,提取故障特征,识别与诊断进水蝶阀故障类型,实现故障诊断。经实验证明,设计方法 RMSE值在0.2以下,诊断精度较高,具有良好的应用前景。