汽轮发电机组振动故障诊断的模糊输入方法

• 作者: 孙才新 岳刚 李化 王肯 胡雪松
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 汽轮发电机组/ 模糊神经网络 输入模糊化
• 年，卷（期）: 1999,（6）
• 页码范围: 36-40
• 分类号: TM311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.1999.06.007

摘要

针对汽轮发电机组振动故障的特点,构造了一模糊神经网络(FNN)诊断模型,讨论了网络的多种模糊化输入、输出方式,并对两种模糊输入方法进行了对比分析.最后运用该诊断方法与传统的BP网络诊断方法进行比较.结果表明:模糊神经网络诊断方法对汽轮发电机组振动故障的识别是有效的,且在分类模糊边界数据时优于BP网络诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学电气工程学院	379	13536	63.0	93.0
2	胡雪松	重庆大学电气工程学院	10	213	8.0	10.0
3	李化	重庆大学电气工程学院	5	60	4.0	5.0
4	岳刚		2	38	2.0	2.0
5	王肯		3	38	2.0	3.0