水轮机轴承非线性油膜力的径向基神经网络算法.pdfVIP

维普资讯 12 江西 电力 第 31卷 2007年 第 2期 文章编号：1006—348X(2007)01—0012—04 水轮机轴承非线性油膜力的径向基神经网络算法 杨 铭 ，‘徐擎天 ，王 海 ‘ (1．华中科技大学能源与动力工程学院，湖北 武汉 430074；2．江西省电力科学研究院，江西 南昌 330006) 摘 要：通过对基于免疫原理的RBF神经网络在线学习算法的改进，利用网络的非线性逼近能力．对水轮机组轴系 中非线性轴承油膜力进行计算，建立了从轴承状态参数到油膜力的非线性映射关系。并通过实例验算证明。可弥补 原算法中较难选择初始参数的缺陷，加上对个别计算法则作的修改。使其更符合 RBF神经网络工作的物理特性．从 而拓展了机组轴承油膜力的计算方法。 关键词：免疫原理；RBF神经网络；水轮机轴承；油膜力；非线性 中图分类号：rP39 文献标识码 ：B Abstract：Basedonimprovingimmuneprinciplesonlinetrainingalgorithm，In thispapar，weusethenonlinearapproach abilityofRBFnetworktocalculatetheoil—film forceinHydrodynamicbeaJing，thusestablishanonlinearmappingrela— tionshipfrom bearingstatusparameterstooil-film force． KeyW ords：immuneprinciple；RBFneuralnetwork；hydrodynamicbearing；0il—film force；nonlinear 轮机组轴系中非线性最强的轴承油膜力进行计算 。 O 引言 通过 RBF网络建立了从轴承状态参数到油膜力的 大型水轮发电机组运行的稳定性和可靠性越来 非线性映射关系。并用实际算例进行验证 。从理论上 越受到人们的关注。机组 的动力学分析不仅对正确 和实际应用上拓展 了机组轴承油膜力 的计算方法 ， 的设计是必要的，而且对机组的安全运行、故障诊 为计算机组轴系响应开辟 了一条新路 。 断、状态检修也同样非常重要 。尤其在甩负荷、启 1 RBF神经网络简介 停、飞逸、运行方式改变等工况下，水轮机转轮、发电 机转子受到很大的冲击载荷 ，推力轴承、径向轴承等 RBF网络是如图1所示的3层前馈网络 。采用 部件产生的油膜力及力矩的变化表现出很强的非线 径向基函数将输入矢量直接映射到隐层空间，网络 性。常规的线性分析 已不能给出准确的结果 ，须建 输出为隐层单元输 出的线性加权和。RBF网络从输 立机组轴系的非线性力学模型 。以满足对机组动力 入到输出的映射是非线性的，而网络输出对权值而言 响应进行求解计算及机组轴系横 向振动计算机仿真 又是线性的。RBF网络第k个隐层单元的输出为： 2 的需要[11。 I1 II (筋)=exp(一_JL堑 ) (1) 径 向基函数(RBF)神经网络是Moody和Dark． en于2O世纪8O年代提出的一种 3层前馈网络。它