發(fā)布時間：2017-06-03 02:08

  本文關(guān)鍵詞：熱力參數(shù)的KPCA-RBF網(wǎng)絡(luò)建模及傳感器故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對復(fù)雜惡劣環(huán)境下機(jī)組熱力參數(shù)的數(shù)據(jù)監(jiān)測及傳感器故障診斷問題,建立了融合機(jī)理分析、核主元分析(kernel principle component analysis,簡稱KPCA)與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radial basis function,簡稱RBF)的發(fā)電機(jī)組熱力參數(shù)預(yù)測及傳感器故障檢測模型。首先,根據(jù)機(jī)理分析得到完備的輔助變量集,并利用核主元分析提取輔助變量的特征信息以有效處理發(fā)電機(jī)組中高維、強(qiáng)耦合的非線性數(shù)據(jù);其次,將主元變量集輸入徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)熱力參數(shù)的重構(gòu);最后,基于預(yù)測模型與窗口移動法實(shí)現(xiàn)傳感器的故障診斷,并對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行及時修復(fù)和準(zhǔn)確替換。以燃?xì)廨啓C(jī)排氣溫度為例進(jìn)行驗(yàn)證的結(jié)果表明,該預(yù)測模型具有更高的精度和泛化能力,能在傳感器故障發(fā)生初期及時發(fā)現(xiàn)并識別故障類型,檢測效果優(yōu)良。
【作者單位】： 浙江大學(xué)熱工與動力系統(tǒng)研究所;浙江省制冷與低溫技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)理分析 核主元分析 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測建模 傳感器故障診斷
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY13E060001)
【分類號】：TM621.4
【正文快照】： 引言傳感器故障檢測方法主要分為三大類:基于數(shù)據(jù)驅(qū)動、基于解析模型和基于知識的方法[1]。國內(nèi)外學(xué)者對傳感器故障診斷方法進(jìn)行了大量的研究。單一的診斷方法有關(guān)聯(lián)規(guī)則分類算法[2]、基于觀測器方法[3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[4-5]、支持向量機(jī)(supportvector machine,簡稱SVM)[6-7]

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：417021