一种基于FA-BP神经网络模型的发电机故障诊断方法

本发明的实施例公开了一种基于FA‑BP神经网络模型的发电机故障诊断方法，包括：采集发电机的运行数据和图像数据，运行数据包括电信号和振动信号；根据运行数据得到运行特征向量，根据图像数据得到图像特征；将运行特征向量输入FA‑BP神经网络模型，得到初始故障概率；计算故障类型与图像特征之间的关联强度；采用关联强度修正初始故障概率，得到最终故障概率；根据最终故障概率输出发电机故障状态。利用图像数据修正初始故障诊断结果，能够提升发电机故障状态判断的准确率、实时性和误报率。