基于神经网络状态的水泵状态预测技术研究
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得出第n步后该设备的运行状态。为此，本文提出一个组合式神经网络预测模型，其总体结构如图1所示。
该预测模型将发电设备状态评估与状态预测有机结合，佛山肯富来水泵厂首先根据zui近一段时间的设备状态特征参数样本建立相应的预测模型库，通过人机接口确定预测时间间隔、预测步数，然后进行特征参数的趋势预测，zui后调用状态评估系统确定该水泵未来的状态劣化程度。
二、基于历史事件和基于当前事件的预测
发电设备特征参数时间序列变化模型是一个由设备工作状态决定的函数，不同工作状态模式下，特征参数时间序列的变化规律不同。当用基于神经网络的预测模型对发电设备特征参数进行预测时，针对收集选择的特征参数时间序列学习样本集合的不同，将特征参数的预测分为基于历史事件的预测和基于当前事件的预测两种情况。佛山肯富来水泵-佛山肯富来水泵厂-佛山肯富来 如有需求：/26615070 万女士. 您的满意是我们的追求！http://www.kenflor。。ｃｏｍ