汽轮机技术
汽輪機技術
기륜궤기술
TURBINE TECHNOLOGY
2003年
2期
116-118
,共3页
神经网络%D-S证据理论%信息融合%汽轮发电机组%故障诊断
神經網絡%D-S證據理論%信息融閤%汽輪髮電機組%故障診斷
신경망락%D-S증거이론%신식융합%기륜발전궤조%고장진단
依据汽轮发电机组的故障特性,提出了一种有效的融合算法.首先将多个传感器获得的振动信号进行特征提取,而后通过BP神经网络实现故障分类,最后根据D-S证据推理做出故障决策并给出实例.文中对融合中每个传感器的权重也进行了讨论.
依據汽輪髮電機組的故障特性,提齣瞭一種有效的融閤算法.首先將多箇傳感器穫得的振動信號進行特徵提取,而後通過BP神經網絡實現故障分類,最後根據D-S證據推理做齣故障決策併給齣實例.文中對融閤中每箇傳感器的權重也進行瞭討論.
의거기륜발전궤조적고장특성,제출료일충유효적융합산법.수선장다개전감기획득적진동신호진행특정제취,이후통과BP신경망락실현고장분류,최후근거D-S증거추리주출고장결책병급출실례.문중대융합중매개전감기적권중야진행료토론.
