云模型方法在选煤厂跳汰系统中的故障检测与诊断

• 作者: 王雪丹 范大鹏
• 来源期刊: 黑龙江科技学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型 推理映射 信息融合 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 289-292
• 分类号: TP18|TD928
• 字数: 2318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0118.2011.04.008

摘要

针对传统的故障检测与诊断方法的局限性,笔者结合信息融合思想和云模型算法,提出了用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断的云模型方法。采用一维云模型推理映射算法,代替传统神经网络方法的训练过程,融合多源信息合并处理,保证检测和诊断的正确性,并进行实时检测仿真。结果表明：系统辨识精度较高,能很好地反应跳汰系统工作情况,并能及时判断。该方法用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断可行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雪丹	黑龙江科技学院电气与信息工程学院	29	97	5.0	8.0
2	范大鹏	黑龙江科技学院计算机与信息工程学院	16	30	3.0	4.0