作者：姚志宏kohonen网络聚类中心振动故障
摘要：利用Kohonen网络聚类的特点,把汽轮机振动故障信号频谱中的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到Kohonen网络,并由网络进行聚类,产生聚类中心点.根据此聚类中心点的位置来确认和诊断汽轮机振动故障的原因以及目前的严重程度.
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《汽轮机技术》（CN：23-1251/TH）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《汽轮机技术》为专业技术性刊物。内容涉及汽轮机的实验研究、加工工艺、材料应用、安装调试、维护运行、设备改造等方面。读者对象为发电设备科研及工程技术人员、相关专业大专院校师生等，也可供力学、材料、能源等专业科研人员参考。
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