CAJ | 학술논문

汽轮机组发生故障的原因多且复杂,若是仅采用单一的故障诊断方法进行故障诊断,可能会存在误诊或漏诊的问题.为了解决此类问题,同时为了提高故障诊断的可靠性,所以引入D-S理论进行融合故障诊断.针对汽轮发电机组故障的特点,提出了一种基于灰色理论-PNN(概率神经网络)和D-S理论集成的故障融合诊断策略.该策略先采用灰色理论和PNN对故障样本进行初步诊断,再根据初步诊断结果构造证据体,然后根据D-S理论进行融合以得到诊断结果.仿真结果表明,相对于单一的诊断方法,所提出的融合诊断方法可有效地诊断汽轮发电机组振动故障,且能避免误诊现象,可靠性高,具有良好的应用前景.
기륜궤조발생고장적원인다차복잡,약시부채용단일적고장진단방법진행고장진단,가능회존재오진혹루진적문제.위료해결차류문제,동시위료제고고장진단적가고성,소이인입D-S이론진행융합고장진단.침대기륜발전궤조고장적특점,제출료일충기우회색이론-PNN(개솔신경망락)화D-S이론집성적고장융합진단책략.해책략선채용회색이론화PNN대고장양본진행초보진단,재근거초보진단결과구조증거체,연후근거D-S이론진행융합이득도진단결과.방진결과표명,상대우단일적진단방법,소제출적융합진단방법가유효지진단기륜발전궤조진동고장,차능피면오진현상,가고성고,구유량호적응용전경.