《表3 神经网络判别结果：基于神经网络的水电站智能维护方法研究》

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《基于神经网络的水电站智能维护方法研究》

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按照板桥水电站设计参数带入模型，将神经网络初始化。选定测试节点，通过神经网络计算某测试周期内的输出值，根据传感器历史测量结果作对比，获得周期内系统故障参数，并通过其变化判定故障和处理方法。在迭代271次，优化64次后，网络曲线收敛，完成了迭代。将训练集结果用测得历史故障参数进行测试，并按照2.1中方法进行故障判断。三组测试样本的实际故障为系统过载运行、水力不平衡及转子失衡，神经网络诊断的结果和实际的故障结果一致性达100%，完成了测试集的正确诊断。测试结果见表3。