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发电机异常识别方法
运用含分类变量的混合输入模糊神经网络对发电机的正常行为模型进行重构建模，得到发电机的正常状态下的行为模型。要对发电机的异常进行，首先识别出发电机的异常行为模式。异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。通常，异常对象被称作离群点，因为在数据的散布图中，它们远离其他数据点。所谓离群点就是一个观测值，它与其他观测值查遍如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。
运用混合输入模糊神经网络对发电机的正常行为模型进行重构建模，得到发电机的正常状态下的行为模型。要对发电机的异常进行，首先识别出发电机的异常行为模式。对于发电机的异常监测，发电机处于正常的工作状态时，通过混合输入模糊神经网络所重构的发电机的状态参数与实际值应该是非常接近的。因此，通过模型重构出的状态参数与实际值的残差保持动态的稳定状态，并且发电机的状态参数数据一直保持训练时原有的映射关系。但是当发电机出现异常故障的时候，发电机的状态参数的数据的映射关系一定会发生变化，从而导致残差的异常波动。对残差进行分析，可以对发电机进行故障诊断。
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2KW数码变频发电机
品牌 萨登 SADEN
型号 DS2000is
发动机型号 DS80i
发动机类型 "四冲程, 顶置气门,
底置凸轮轴，单缸，直列式"
排气量 79.7cc
缸径（mm） 48.6x43
压缩比 8.8±0.2:1
额定转数 3600转/分
启动系统 电启动/自动启停
火花塞 TORCH A5RTC
油箱容量 1.06加仑(4L)
燃料 无铅汽油
机油容量 0.35L
机油 "SF或更高等级
SAE 5W-30,5W-40(CC级以上）"
额定频率 50Hz
额定电压 24V
额定交流电输出 1,800W
可达交流电输出 2,000W
直流输出 12V 8A
总谐波失真 ≤3%
负荷功率因素 1
频率稳定度 ±0.1Hz
电压稳定度 ±4V
噪音指数 56分贝(7m)
净重/毛重 （kg） 21/24.5
機器尺寸 （mm） 490×290×459
包装尺寸 （mm） 530×330×480
