基于概率神经网络的燃气调压器故障诊断模型

• 作者: 安允 王亚慧 章富城
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 概率神经网络 燃气调压器 故障诊断 数据分类 数据处理 仿真分析
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 109-113
• 页数: 5页
• 分类号: TN98-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.17.023

摘要

燃气调压器故障诊断对城镇燃气管网的安全运行有着十分重要的意义,通过对燃气调压器进行故障诊断为其正常运行提供可靠的依据显得极为重要.鉴于此,针对主流燃气调压器提出一种基于概率神经网络(PNN)的故障诊断模型,主要通过搭建的概率神经网络对同一燃气调压器的4种不同类型状态(关闭压力高、用气高峰压力低、喘振故障和正常状态)进行诊断.仿真结果表明,与目前已经应用于工程实践的燃气调压器故障诊断算法如经验模态分解(EMD)算法相比,该方法在故障诊断率和诊断用时两个指标上有明显优势,应用于工程实际问题具有良好的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亚慧		44	349	10.0	18.0
2	安允		2	0	0.0	0.0
3	章富城		1	0	0.0	0.0