%0 Journal Article
%T 水电机组状态参数趋势分析与在线识别
%A 王善永
%A 钟敦美
%A 张启明
%J 电力系统自动化
%D 2001
%X 机组状态参数的趋势分析及计算机表达是影响在线故障诊断的重要因素。文中运用奇异谱理论对状态参数的趋势进行了分析，运用人工神经网络完成对机组状态参数典型趋势的在线识别。该方法可以对机组状态参数（如振动、温度、压力等）进行有效的识别，为水轮机组的状态分析、状态评估和预测提供有效的辅助分析手段，从而为水电厂状态维修提供了参考。
%K 水电厂
%K 状态检修
%K 奇异谱理论
%K 人工神经网络
%K 趋势分析
%K 在线识别
%U http://www.aeps-info.com/aeps/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=9354&flag=1