摘要
为掌握万家寨水电站水轮机尾水管的水压力脉动特性,对水轮机尾水管水压力脉动进行了现场测试,获得了多个工况下的测试数据。在测试数据的基础上,应用人工神经网络中的三层前向网络模型,采用反向传播算法,建立了水轮机尾水管压力脉动特性的人工神经网络模型。与实际的测试数据进行对比分析表明,所建立的人工神经网络模型,能够准确反映水轮机的尾水管压力脉动特性,可以用于指导水电站中机组的稳定运行。
An artificial neural network model for simulating the pressure fluctuation in draft tube of water turbine is established. The prototype observation data obtained from the Wanjiazhai Hydro power station are used to train the model. The back propagation algorithm is adopted. The model can be used as the guide of steady operation of the water turbine.
出处
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第11期1375-1378,共4页
Journal of Hydraulic Engineering
关键词
水轮机
压力脉动
人工神经网络
water turbine
pressure fluctuation
artificial neural network
back propagation algorithm
