一种基于DE-ENN的烟气轮机运行状态潜在风险识别方法

发布时间：2017-08-28 17:16

  本文关键词：一种基于DE-ENN的烟气轮机运行状态潜在风险识别方法

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【摘要】：针对烟气轮机在运行中潜在风险难以快速准确识别的问题,提出了一种基于差分进化—可拓神经网络(DE-ENN)的风险识别方法.该方法根据可拓学的基本理论对烟气轮机的运行模型进行拓展分析,构建物元模型,确定特征向量和潜在风险等级;接着将差分进化思想引入到可拓神经网络中,以解决学习速率和加权系数难以确定的问题,进而提出了完整的DE-ENN算法,并用UCI标准数据集进行测试,验证了该算法的有效性.最后将该算法应用于烟机运行模型的潜在风险识别,实验结果表明该方法不仅结构简单、运行时间短、预测准确率高,而且还具有出色的泛化能力.
【作者单位】： 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院;
【关键词】： 风险识别 差分进化 可拓神经网络 烟气轮机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61203021) 辽宁省科技攻关项目(2011216011) 辽宁省自然科学基金资助项目(2013020024)
【分类号】：TP18;TQ051
【正文快照】： 1引言烟气轮机是一种将化工过程再生烟气中所具有的热能和动能通过膨胀做功转变为机械能的大型高转速透平机械,其主要功能是给装置再生系统供风或驱动发电机发电,以达到能量回收的目的[1].由于长期运行在高温高压、高冲蚀、高转速等特殊环境下,烟机很难达到理想的运行状态,常

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