中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
1999年
12期
46-50
,共5页
神经元网络%正确性%数据%预测%仿真
神經元網絡%正確性%數據%預測%倣真
신경원망락%정학성%수거%예측%방진
提出了一种基于人工神经元网络ANN的测量数据正确性的验证方法.任何过程参数都与其它参数存在着必然的内在联系,在一定运行范围内,ANN通过学习,可"掌握"在该范围内各参数间的联系规律.利用这个网络关系,就可以根据其它参数预测被测参数值,用于对被测数据进行正确性验证,甚至可暂时替代不可靠的测量数据.该方法为测量的在线自动校验提供了手段,也为建立过程故障诊断系统创造了条件,有利于提高发电厂自动控制水平和运行的经济性及安全性.
提齣瞭一種基于人工神經元網絡ANN的測量數據正確性的驗證方法.任何過程參數都與其它參數存在著必然的內在聯繫,在一定運行範圍內,ANN通過學習,可"掌握"在該範圍內各參數間的聯繫規律.利用這箇網絡關繫,就可以根據其它參數預測被測參數值,用于對被測數據進行正確性驗證,甚至可暫時替代不可靠的測量數據.該方法為測量的在線自動校驗提供瞭手段,也為建立過程故障診斷繫統創造瞭條件,有利于提高髮電廠自動控製水平和運行的經濟性及安全性.
제출료일충기우인공신경원망락ANN적측량수거정학성적험증방법.임하과정삼수도여기타삼수존재착필연적내재련계,재일정운행범위내,ANN통과학습,가"장악"재해범위내각삼수간적련계규률.이용저개망락관계,취가이근거기타삼수예측피측삼수치,용우대피측수거진행정학성험증,심지가잠시체대불가고적측량수거.해방법위측량적재선자동교험제공료수단,야위건립과정고장진단계통창조료조건,유리우제고발전엄자동공제수평화운행적경제성급안전성.
