基于RBF神经网络的水轮机振源参数识别方法.pdf

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1、第47卷第1期大连理工大学学报VOl.47~NO.12007年1月JOurnalOfDalianUniversityOfTechnOlOgyJan.2007=================================================================文章编号:1000-8608(2007)01-0006-05基于RBF神经网络的水轮机振源参数识别方法李守巨1~刘迎曦1~宋树川2~冯艳蓉2(1.大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室~辽宁大连116024;2.

2、丰满发电厂~吉林吉林132108)摘要:在对水轮机进行力学建模和分析时~其振动荷载特性往往是未知的~但却是十分重要的.基于径向基函数(RBF)神经网络~提出了水轮机振动荷载参数识别方法.根据在丰满水电站现场观测的水轮机振动响应数据~识别出了水轮机在不同运行状态下的振动荷载参数~其中包括振动力的频率~相位差和幅值.利用人工神经网络具有解决参数识别反问题不适定性的能力~建立了水轮机系统响应与模型参数之间近似的非线性函数关系.现场实际应用结果表明~经过充分训练的神经网络具有较快的收敛能力和较高的预测精度

3、.关键词:振动荷载;参数识别;神经网络;系统响应;径向基函数中图分类号:TV642文献标识码:AO引言方法是负梯度下降法~这种调整权值的方法有它的局限性~即存在收敛速度慢和易陷入局部极小水力发电系统振动荷载参数的精确识别~对等问题.径向基函数(RBF)神经网络在逼近性水电站发电设备的修理~诊断和维护等非常重要.能~分类能力和学习速度等方面均优于BP神经网直接测量振动荷载非常困难~然而~振动荷载所引络[11].本文的目的在于建立一种基于RBF神经起的发电机组的响应却是容易测量的.根据现场网络的水轮机

4、振动荷载参数识别方法~结合丰满测量的发电系统的动力响应~采用参数识别方法水电站水轮机改造项目~根据现场的振动响应观间接估计振动荷载有着特殊的重要性[1].最近几测数据识别作用在水轮机上不同运行工况下的荷年~有几种方法都曾经被应用到荷载参数识别上.载大小~为水轮机的改造提供模型参数.这些方法可以分为两类:一类是基于精确解答和系统识别理论的方法~例如时间历程法(TDM)和1水轮机振动响应的有限元计算和频率时间历程法(FTDM);另一类是基于有限单现场测试元方程组的方法~它是系统状态的最佳估算逼近[2~

5、4].瞿伟廉等系统分析了振动结构动态荷载为了进行水轮机振动荷载识别反演~必须建的识别方法~并且比较了各种方法的优缺点~讨论立水轮机支架振动分析正演模型.考虑如图1所了荷载识别的精度问题[5];李守巨等提出了基于示的水轮机支架结构力学模型~其振动响应的动遗传算法的冲击荷载参数识别问题~指出参数识力学方程为[12]---别反问题的多极值性[6];周晚林等提出了基于BPMu+Cu+Ku=P(t)(1)神经网络与有限元逆分析识别荷载位置和大小的式中:M为整体质量矩阵;u为系统的位移矩阵;C方法[7].神经

6、网络已经被广泛应用于荷载参数识为整体阻尼矩阵;K为整体刚度矩阵;P(t)为荷载别~模式估计~损伤识别和预测~预报等领列阵.对式(1)~采用中心差分法得到的差分方程域[8~10]为.但是~经常使用的BP神经网络权值调整收稿日期:2005-04-20;修回日期:2006-09-10.基金项目:国家自然科学基金资助项目(10472025).作者简介:李守巨(1960-)~男~博士~副教授~E-mail:lishoujudlut.edu.cn;刘迎曦(1944-)~男~教授~博士生导师~E-mail:yx

7、liudlut.edu.cn.第1期李守巨等:基于RBF神经网络的水轮机振源参数识别方法711=11()其中为时间步长,初始条件和边界条件为-=0(I,y,z)=0,=0(I,y,z)=0(3)()=0(IIb,yyb,zzb)(4)其中I和z为水轮机支架的固定边界.水轮b~ybb图3水轮机水平振动(y方向)位移-时间机的主要参数如表1所示.曲线观测值(85MW)Fig.3Measuredvibrationresponsesofhydraulicgenerator(85MW)方向)位移-时间曲线观

8、测值(85MW),图4为水轮机振动的功率谱曲线(60MW,z向),表给出了水轮机振动测试结果.图1水轮机机架结构图Fig.1Structureofhydrogenerator表1水轮机的主要参数tab.1Mainparametersofthehydraulicgenerator图4水轮机振动的功率谱曲线(60MW,z型号P1)mr/kgNp/kNn/MWcn/(r-min向)SF85-40/854085150300006610Fig.4Curveofpowerspectrumofh