原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对600 MW火电机组低压加热器系统内部泄漏故障,提出一种基于神经网络的以最大故障分离度为目标的寻优技术;采用征兆模糊计算方法对典型故障样本进行规整化处理,建立了低加内部泄漏故障诊断的神经网络模型;结合征兆缩放优化技术和神经网络诊断模型,对不同负荷下不同程度低加内部泄漏故障进行实时仿真实验;实验表明上述方法对不同负荷下程度迥异的低加故障均可得到具有高故障分离度的正确诊断结果,可准确诊断低加内部泄漏故障,具有较好的工程实用性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 不同负荷低加内部泄漏故障神经网络诊断研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 火电机组 低压加热器 内部泄漏 故障诊断 人工神经网络 征兆缩放优化
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 测试与故障诊断
研究方向 页码范围 57-60
页数 4页 分类号 TP277|TM611.1
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.02.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 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
2 刘婷 华北电力大学控制与计算机工程学院 3 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
火电机组
低压加热器
内部泄漏
故障诊断
人工神经网络
征兆缩放优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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