凝汽设备模糊神经网络故障类别诊断模型

• 作者: 巨林仓 梁恩泉 欧伟
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 汽轮机 凝汽设备 模糊神经网络 故障类别 诊断模型
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 21-24,27
• 页数: 5页
• 分类号: TK264.1
• 字数: 3983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2004.11.007

摘要

火电厂汽轮机凝汽设备故障较多,且故障原因复杂.在对凝汽设备故障类别详细分析的基础上,建立了基于模糊神经网络的凝汽器故障类别诊断模型.该模型结合了模糊逻辑与人工神经网络(ANN)的优点,采用了先进的批处理自适应变尺度优化学习算法(MDFP),减少了计算工作量,使故障诊断迅速,准确.仿真试验表明,模型故障类别诊断效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁恩泉		4	33	4.0	4.0
2	巨林仓		28	240	9.0	13.0
3	欧伟		4	33	4.0	4.0