基于人工免疫网络的汽轮发电机组运行状态评估与预测

发布时间：2018-04-10 03:29

  本文选题：人工免疫网络　切入点：系统状态预测　出处：《工程数学学报》2015年06期

【摘要】：在分析、比较针对机械运行状态各种预测模型及方法的基础上,本文提出了一种基于人工免疫网络的预测模型,通过免疫网络调节与免疫规划,对神经网络系统进行设计与学习,得出人工免疫网络,建立了基于人工免疫网络的中长期预测模型.通过某汽轮发电机组状态中长期预测的应用,结果表明,该方法与传统的BP神经网络和径向基网络(RBF)模型预测方法相比,具有较强的自适应能力且预测效果好,可实现对机械运行状态的预测预报,为预知维修奠定技术基础.
[Abstract]:On the basis of analyzing and comparing various prediction models and methods for mechanical running state, a prediction model based on artificial immune network is proposed in this paper.The neural network system is designed and studied, the artificial immune network is obtained, and the medium and long term prediction model based on the artificial immune network is established.The results show that the proposed method is more adaptive and effective than the traditional BP neural network and radial basis function network (RBF) model.It can predict the running state of machinery and lay a technical foundation for predicting maintenance.
【作者单位】： 西安交通大学机械工程学院;西安思源学院商学院;
【基金】：科技支疆项目(201491124)~~
【分类号】：TP18;TM311

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1729480