基于小波神经网络的锅炉故障诊断及应用研究

• 作者: 刘春生 吴国安 薛雅丽
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉 小波神经网络 故障诊断 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 109-112,116
• 页数: 5页
• 分类号: TP273+.5
• 字数: 3239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.07.029

摘要

锅炉作为燃烧的核心设备,其安全运行至关重要,由于锅炉结构复杂,损伤、磨损、酸气腐蚀以及操作不当均会引起故障,为了有效地避免故障,本文将小波变换和神经网络相结合构成小波神经网络用于锅炉故障诊断.实验结果表明,小波神经网络充分继承了小波变换和神经网络的优点,该方法具有良好的故障诊断能力,在故障诊断的准确度上明显地优于BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘春生	南京航空航天大学自动化学院	84	611	13.0	21.0
2	薛雅丽	南京航空航天大学自动化学院	24	225	7.0	14.0
3	吴国安	南京航空航天大学自动化学院	1	1	1.0	1.0