本研究利用BP神经网络技术对汽轮机进行故障检测和诊断，通过训练模型识别潜在问题，提高设备维护效率及安全性。
为了应对传统故障诊断方法中存在的准确性问题，本段落提出了一种基于BP神经网络的信息融合技术来对汽轮机的机械故障进行更精准的诊断。该方法利用多个传感器采集的数据，通过快速傅里叶变换获取故障频域特征值，并借助BP神经网络实现局部故障分类。这种方法能够准确识别不同类型的故障。
采用多传感器信息融合的方法是基于状态属性在特征层上的联合识别技术，即特征层融合策略。这一方法提高了对目标（或运行状态）的描述能力，通过增加更多的相关特性维度来提升诊断效果。本段落中应用了这种神经网络和多传感器结合的技术来进行机械设备的状态监测与故障识别。
具体而言，该系统能够分析设备的工作参数如温度、压力、电压、电流及振动信号等，并利用这些数据之间的因果关系进行综合评估，从而实现对机械状态的有效监控和准确诊断。
5星
