华东电力
華東電力
화동전력
EAST CHINA ELECTRIC POWER
2014年
6期
1227-1232
,共6页
李平%黄国樑%彭道刚%夏飞
李平%黃國樑%彭道剛%夏飛
리평%황국량%팽도강%하비
信息融合%神经网络%D-S证据理论%故障诊断%凝汽器
信息融閤%神經網絡%D-S證據理論%故障診斷%凝汽器
신식융합%신경망락%D-S증거이론%고장진단%응기기
Information fusion%Neural networks%D-S evidence theory%Fault diagnosis%Condenser
火电厂凝汽器是汽轮发电机组的重要辅机之一,其工作状况对整个电厂安全和经济运行都有着决定性的影响.结合信息融合思想,提出一种基于神经网络和D-S证据理论的电厂凝汽器故障综合诊断方法,首先通过BP神经网络和CPN神经网络得到各自的诊断结果作为决策层D-S证据理论的初始证据,再利用证据理论对这些结果进行融合,得到最终的故障诊断结果.通过实例数据诊断结果表明:与单一神经网络诊断结果相比,该方法减少了误差,提高了诊断可信度.
火電廠凝汽器是汽輪髮電機組的重要輔機之一,其工作狀況對整箇電廠安全和經濟運行都有著決定性的影響.結閤信息融閤思想,提齣一種基于神經網絡和D-S證據理論的電廠凝汽器故障綜閤診斷方法,首先通過BP神經網絡和CPN神經網絡得到各自的診斷結果作為決策層D-S證據理論的初始證據,再利用證據理論對這些結果進行融閤,得到最終的故障診斷結果.通過實例數據診斷結果錶明:與單一神經網絡診斷結果相比,該方法減少瞭誤差,提高瞭診斷可信度.
화전엄응기기시기륜발전궤조적중요보궤지일,기공작상황대정개전엄안전화경제운행도유착결정성적영향.결합신식융합사상,제출일충기우신경망락화D-S증거이론적전엄응기기고장종합진단방법,수선통과BP신경망락화CPN신경망락득도각자적진단결과작위결책층D-S증거이론적초시증거,재이용증거이론대저사결과진행융합,득도최종적고장진단결과.통과실례수거진단결과표명:여단일신경망락진단결과상비,해방법감소료오차,제고료진단가신도.
