基于粒子群和最近邻的热力系统变工况动态过程故障诊断方法

• 作者: 王晓霞 祁在山 马良玉
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 热力系统 动态过程 故障诊断 粒子群优化 最近邻分类
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 自动控制与监测诊断
• 页码范围: 469-476
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 字数: 6736字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于粒子群和最近邻的热力系统变工况动态过程故障诊断方法,该方法利用改进的粒子群优化(IPSO)算法获取典型故障原型,运用进化Elman神经网络对特征参数应达值进行实时预测,计算故障征兆,依据最近邻分类规则计算实时故障征兆与各典型故障原型的相似性,对故障进行识别.以某600MW超临界机组高压加热器给水系统为例,借助电站全范围仿真系统进行了详细的故障诊断仿真实验.结果表明:该方法应用于热力系统动态过程故障诊断可取得较满意的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓霞	华北电力大学控制与计算机工程学院	18	267	8.0	16.0
2	祁在山	华北电力大学控制与计算机工程学院	5	75	5.0	5.0
3	马良玉	华北电力大学控制与计算机工程学院	83	1254	20.0	31.0