基于数据融合的超临界机组设备故障诊断研究

• 作者: 倪新宇 茅大钧
• 来源期刊: 华电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 超临界机组 故障诊断 模糊算法 DS证据理论 数据融合
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 分类号: TK229.2
• 字数: 3795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1951.2018.07.002

摘要

超临界机组发电系统结构复杂且安全性能要求极高,故障诊断非常困难.结合模糊算法与DS证据理论,提出了一种新的故障诊断方法,从隶属度函数确定、模糊化处理、神经网络诊断,到运用DS证据理论进行数据融合,最终得出故障诊断结果.以某超临界机组发电系统的风机设备为例,应用该方法进行故障诊断,可快速、准确地找出故障概率较高的设备,针对故障及时给出建议并进行处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	茅大钧	上海电力学院自动化工程学院	47	105	6.0	8.0
2	倪新宇		6	11	3.0	3.0