信息融合技术在水轮发电机组故障诊断中的应用

• 作者: 南海鹏 张江滨 杨晓萍
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水轮发电机组 故障诊断 信息融合 神经网络:Dempster-Shafer证据理论
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 分类号: TM312
• 字数: 5429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1243.2004.06.024

摘要

本文讨论了水轮发电机组故障征兆的特征选择与提取.基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的神经网络证据融合故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果应用Dempster-Shafer证据理论进行决策融合.诊断实例表明,经过多故障特征信息融合,诊断结论的可信度明显提高,可以有效提高确诊率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓萍		53	870	18.0	28.0
2	张江滨		51	364	11.0	16.0
3	南海鹏		92	830	16.0	24.0