基于不同学习算法的RBF神经网络在故障诊断中的应用
本文关键词:基于不同学习算法的RBF神经网络在故障诊断中的应用
【摘要】:基于对RBF神经网络常用的3种学习算法的研究,通过对凝汽器典型故障类型与故障征兆分析,提出了基于不同学习算法的RBF神经网络凝汽器故障诊断,并对诊断结果进行比较.诊断结果表明,基于3种常见学习算法的RBF神经网络都可以准确诊断出凝汽器的各种故障,但聚类方法和OLS算法学习速度要快得多,梯度训练方法速度较慢.研究还表明,RBF神经网络在故障诊断领域具有很好的实用性.
【作者单位】: 上海电力学院自动化工程学院;安徽华电六安电厂有限公司热控分厂;
【分类号】:TP183;TK264.11
【正文快照】: 作为现代大型电站汽轮机组的主要辅助设备,凝汽器设备在汽轮机组的热力循环中起着冷源的作用,其工作性能直接影响到整个汽轮机组的安全性和经济性,因此,凝汽器设备状态的监测和故障诊断一直是研究热点[1-2].凝汽器设备发生故障的原因与其故障征兆之间是非线性关系,具有随机性
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本文编号:1288534
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