基于遗传神经网络的汽轮发电机组故障诊断研究

• 作者: 勾轶 唐任远 王毅 陈长征
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 汽轮发电机组 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与专题论述
• 页码范围: 1-2,25
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TP206.3
• 字数: 2230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2003.08.001

摘要

讨论了汽轮机故障诊断中的特征提取、数据处理和遗传神经网络结构.诊断系统的核心即神经网络分类系统可根据征兆区分不同故障.由于事先不知道故障征兆关系,所以诊断系统应有学习功能,基于遗传神经网络可满足这种要求.基于此提出的新故障诊断方法并应用汽轮发电机组故障诊断中,诊断结果与实际相符,从而验证了该方法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐任远	沈阳工业大学诊断与控制中心	143	2809	29.0	47.0
2	勾轶	沈阳工业大学诊断与控制中心	11	62	5.0	7.0
3	陈长征	沈阳工业大学诊断与控制中心	199	1777	21.0	34.0
4	王毅	沈阳工业大学诊断与控制中心	7	43	4.0	6.0