基于RBF神经网络的凝汽器故障诊断研究

• 作者: 唐国瑞 李磊 王晋权
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: RBF网络 凝汽器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 27-31
• 页数: 5页
• 分类号: TK264.1
• 字数: 4226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2007.04.008

摘要

针对BP网络的训练收敛速度慢,网络初值对学习性能影响比较大的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的故障诊断方法.介绍了RBF的网络结构和训练方法,并应用于凝汽器故障诊断中.通过对现有凝汽器运行中常见的典型故障及征兆集的分析,建立了完备的学习样本.通过实例证明,RBF网络训练速度快,分类性能良好,在故障诊断领域具有很好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晋权	华北电力大学能源与动力工程学院	13	170	8.0	13.0
2	唐国瑞	华北电力大学环境科学与工程学院	6	46	3.0	6.0
3	李磊		1	14	1.0	1.0