基于人工神经网络的水轮机轴承温度输出特性模型研究.docx

基于人工神经网络的水轮机轴承温度输出特性模型研究
摘要
为了改善水轮机轴承的工作性能，本文采用人工神经网络（ANN）技术建立了水轮机轴承温度输出特性模型。通过对机组的历史数据进行统计和分析，结合多元线性回归分析方法，选取主要影响水轮机轴承温度的相关因素进行建模。通过对模型进行实验验证，证明了所建立的模型的准确性和可靠性。本文的研究成果可为水轮机轴承的监测和维护提供有效的技术支持。
关键词：人工神经网络；水轮机；轴承温度；输出特性模型
引言
水力发电作为清洁能源的代表之一，在我国发展迅速。而水轮机作为水力发电中的主要能量转换装置，其工作状态直接关系到机组的效率和使用寿命。在水轮机的运行过程中，轴承处于高温，高速和高压力状态下，长期的高负荷工作容易导致轴承故障，影响机组的正常运行。因此，在水轮机的运行过程中，及时准确地监测轴承的运行状态，对保障机组的安全运行和延长机组的使用寿命具有重要意义。
传统的轴承温度监测方法不够准确、灵敏，无法有效地监控轴承的工作状态。而人工神经网络技术，以其快速、灵活、准确的特点，已被广泛应用于轴承工作状态的监测和诊断中。本文基于人工神经网络技术，建立了水轮机轴承温度输出特性模型，并通过实验验证，证明了所建立的模型的准确性和可靠性。
理论分析
1.1人工神经网络技术的基本原理
人工神经网络是一种模拟生物神经系统结构和工作原理的计算模型，由于其多层网络结构和强大的自适应性、学习能力而被广泛应用于轴承工作状态的监测和诊断中。其中，最常用的人工神经网络模型包括多层前馈神经网络（MLP）、反向传播神经网络和循环神经网络。
在人工神经网络中，输入层负责接收样本数据，并将其转化为一组数字输入信号，输出层负责将神经网络内部的信息输出给其他系统或进行其他处理。中间的隐藏层则将输入层的信号传递到输出层，通过多层次的神经网络处理，输出得到一个预测结果。
1.2水轮机轴承温度输出特性模型的构建
通过分析水轮机轴承的工作过程，可以得知轴承温度受到多个因素的影响，如轴承材料、负荷大小、转速等。因此，本文通过多元线性回归分析方法，选取主要影响水轮机轴承温度的相关因素进行建模。
在建立模型之前，首先需要处理样本数据，选取合适的样本并进行数据归一化处理。然后，根据样本数据以及前面选取的相关因素对模型进行训练和学习，不断更新神经网络内部的参数和权值。最后，通过对测试数据的验证和误差分析，确定模型的准确性和可靠性，并对轴承温度的输出进行预测。
实验设计与结果分析
2.1实验设计
为验证所建立的水轮机轴承温度输出特性模型的准确性和可靠性，本文采用MATLAB软件，分别采集了机组1和机组2的历史数据，并将其分别用作训练数据和测试数据。模型的输入参数包括负荷大小、转速和环境温度等，输出参数为轴承温度。
2.2结果分析
经过对模型进行实验验证，可以得到如下结果：
（1）通过对模型的训练和学习，可以得到一组适合于所选取的相关因素的神经网络结构和参数，使模型能够准确地预测轴承温度的输出。
（2）对两个机组的测试数据进行模型验证，通过比对预测结果和实际输出结果，可以看出所建立的模型的预测误差较小，准确性和可靠性优秀。
（3）通过对模型结果的归纳总结，可以得出轴承温度与负荷大小、转速等因素的影响规律，为轴承的监测和维护提供技术支持。
结论
本文基于人工神经网络技术，建立了水轮机轴承温度输出特性模型，并通过实验验证证明了所建立的模型的准确性和可靠性。所得到的研究成果为轴承的监测和维护提供了有效的技术支持。在今后的工作中，应进一步完善模型的应用和推广，加强对轴承温度预测的研究和探索，为水力发电的安全运行和可持续发展做出更大的贡献。