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基于BP神经网络的水电厂排水泵故障预警研究
文献摘要：
基于BP神经网络的水电厂排水泵故障预警方法,通过分析排水系统的历史运行数据,确立激活函数、隐含层节点数等重要参数,从而建立BP神经网络模型;再根据集水井水位、来水量预测、排水泵的理论运行时间,与实测数据比对,发现异常及时给运行人员推送告警,安排检修.相比于传统的限值预警,该系统在某大型水电厂计算机监控系统内试运行中的预测精度良好,为排水泵及早发现故障提供了一种新手段.由于本系统故障判定采用的是固定阈值方法,随着排水泵老化,其排水能力会越来越差,如何动态的确定故障阈值将是一个值得研究的问题.
文献关键词：
神经网络;水电厂;排水泵;故障预警
中图分类号：
作者姓名：
唐孝舟;孙长兰;张玉彬;朱锦干;张军华
作者机构：
南京南瑞继保电气有限公司,江苏南京 211102
文献出处：
引用格式：
[1]唐孝舟;孙长兰;张玉彬;朱锦干;张军华-.基于BP神经网络的水电厂排水泵故障预警研究)[J].水电与新能源,2022(09):22-26
A类：
来水量预测,人员推送
B类：
水电厂,排水泵,故障预警,预警研究,预警方法,排水系统,历史运行数据,激活函数,隐含层节点数,重要参数,集水,水井,井水位,运行时间,数据比对,发现异常,运行人员,告警,排检,检修,计算机监控系统,试运行,早发现,新手,本系,系统故障,故障判定,固定阈值,排水能力,故障阈值
AB值：
0.330254
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