传感器故障检测的Powell神经网络方法

• 作者: 徐向东 李明
• 来源期刊: 热能动力工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 故障检测 故障诊断 传感器
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 研究、设计与试验
• 页码范围: 73-75
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 3429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2060.2002.01.021

摘要

大型热力控制系统必须能够检测传感器故障,并采取相应的措施,保证控制过程的顺利进行.提出了一种基于Powell神经网络的故障检测新方法,为系统中每一个传感器构造一个神经网络观测器,首先离线训练神经网络观测器,然后进行故障检测并同时在线训练,利用神经网络估计输出代替故障传感器输出,保证系统的稳定.神经网络的训练采用Powell方法,该训练方法的收敛速度快、过程稳定.本方法具有在线学习、诊断多个传感器故障等优点.锅炉的实际试验结果表明,此方法行之有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	清华大学热能工程系	88	1271	18.0	33.0
2	徐向东	清华大学热能工程系	63	1068	20.0	30.0