RBF神经网络在凝汽器故障诊断中的应用

• 作者: 丁常富 冯玉朝 宋宏儒
• 来源期刊: 发电设备
• 学科: 工学
• 关键词: 能源与动力工程 凝汽器 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 529-533
• 页数: 5页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3953字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-086X.2008.06.020

摘要

针对BP神经网络计算过程存在收敛速度慢的缺点,提出了RBF神经网络应用于凝汽器故障诊断的基本方法.介绍了RBF神经网络的结构、凝汽器的故障类型和征兆集的建立方法.对比了RBF神经网络与BP神经网络的诊断结果,证明RBF神经网络的在线诊断速度、诊断精度均优于BP神经网络,对凝汽器的故障诊断准确可靠.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁常富	华北电力大学能源与动力工程学院	62	471	11.0	18.0
2	宋宏儒	华北电力大学能源与动力工程学院	3	8	2.0	2.0
3	冯玉朝	华北电力大学能源与动力工程学院	4	32	2.0	4.0