本文關(guān)鍵詞：基于不同學(xué)習(xí)算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：基于對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的3種學(xué)習(xí)算法的研究,通過(guò)對(duì)凝汽器典型故障類型與故障征兆分析,提出了基于不同學(xué)習(xí)算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)凝汽器故障診斷,并對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行比較.診斷結(jié)果表明,基于3種常見(jiàn)學(xué)習(xí)算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以準(zhǔn)確診斷出凝汽器的各種故障,但聚類方法和OLS算法學(xué)習(xí)速度要快得多,梯度訓(xùn)練方法速度較慢.研究還表明,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域具有很好的實(shí)用性.
【作者單位】： 上海電力學(xué)院自動(dòng)化工程學(xué)院;安徽華電六安電廠有限公司熱控分廠;
【分類號(hào)】：TP183;TK264.11
【正文快照】： 作為現(xiàn)代大型電站汽輪機(jī)組的主要輔助設(shè)備,凝汽器設(shè)備在汽輪機(jī)組的熱力循環(huán)中起著冷源的作用,其工作性能直接影響到整個(gè)汽輪機(jī)組的安全性和經(jīng)濟(jì)性,因此,凝汽器設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和故障診斷一直是研究熱點(diǎn)[1-2].凝汽器設(shè)備發(fā)生故障的原因與其故障征兆之間是非線性關(guān)系,具有隨機(jī)性

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本文編號(hào)：1288534