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發電機異常識別方法

運用含分類變量的混合輸入模糊神經網絡對發電機的正常行為模型進行重構建模，得到發電機的正常狀態下的行為模型。要對發電機的異常進行，首先識別出發電機的異常行為模式。異常檢測的目標是發現與大部分其他對象不同的對象。通常，異常對象被稱作離群點，因為在數據的散布圖中，它們遠離其他數據點。所謂離群點就是一個觀測值，它與其他觀測值查遍如此之大，以至于懷疑它是由不同的機制產生的。

運用混合輸入模糊神經網絡對發電機的正常行為模型進行重構建模，得到發電機的正常狀態下的行為模型。要對發電機的異常進行，首先識別出發電機的異常行為模式。對于發電機的異常監測，發電機處于正常的工作狀態時，通過混合輸入模糊神經網絡所重構的發電機的狀態參數與實際值應該是非常接近的。因此，通過模型重構出的狀態參數與實際值的殘差保持動態的穩定狀態，并且發電機的狀態參數數據一直保持訓練時原有的映射關系。但是當發電機出現異常故障的時候，發電機的狀態參數的數據的映射關系一定會發生變化，從而導致殘差的異常波動。對殘差進行分析，可以對發電機進行故障診斷。

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12KW三相汽油發電機
品牌 薩登SADEN
型號 BS12000E3
頻率 50（Hz）
額定電壓 220/380V
發動機品牌 美國百力通
產品認證 CE
發電機Generator
額定功率 12（kW）
相數 單三相
起動方式 電啟動
輸出電壓 220/380V）
額定功率Max. Power(KW) 13
額定功率Rated Power(KW) 12
額定電壓Rated Voltage (V) 220/380
額定頻率Rated Frequency (Hz) 50
發動機Engine
發動機型號Engine Model BS3854
類型Type 雙缸，風冷，四沖程，OHV
排量Displacement (cc) 627
機油/油箱容量Fuel Tank(L) 1.7/30
啟動方式Starting System Recoil /Electric Starting
距7米處噪音Noise Level at 7m (dB) 76
點火方式Ignition System T.C.I.
包裝Package 木箱包裝
尺寸Dimension(L×W×H) (mm) 960×650×670
凈重/毛重Net/Gross Weight(Kg) 170/190