汽轮发电机组作为电力行业的重要设备,其结构日益复杂,参数高、容量大,一旦发生故障将会产生更严重的影响。由于SOM神经网络更接近于人脑的认知规律,在对其算法进行研究的基础上,将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断。通过算例仿真测试,可知该方法在汽轮发电机组振动故障诊断中具有较高的正确率,可将其集成在汽轮发电机组监测和故障诊断系统中,从而对提高机组的设备可靠性发挥更加积极的作用。
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