| 基于IABC-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断 |
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| 引用本文： | 黄 伟,景晓宁,高 斌.基于IABC-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断[J].热能动力工程,2019,34(7):30. |
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| 作者姓名： | 黄 伟 景晓宁 高 斌 |
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| 作者单位： | 上海电力大学自动化工程学院;中国船舶重工集团公司第七○三研究所 |
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| 基金项目： | 上海市科委发电过程智能管控工程技术研究中心基金（14DZ2251100）；上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项项目（19020500700） |
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| 摘 要： | 为了提高燃气轮机故障诊断的效果,提出了一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)和改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)的故障诊断方法:基于自适应模糊神经网络构建燃气轮机故障诊断模型。针对自适应模糊神经网络受聚类参数影响较大的问题,采用手榴弹爆炸原理改进的人工蜂群算法对这些参数进行优化。仿真结果表明,与未优化的ANFIS模型和ABC-ANFIS模型相比,IABC-ANFIS可以更稳定、准确地识别故障,为燃气轮机故障诊断提供实际参考。
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| 关 键 词： | 故障诊断 燃气轮机气路故障 自适应模糊神经网络(ANFIS) 人工蜂群算法（ABC） |
Gas Turbine Fault Diagnosis based on IABC-ANFIS |
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| HUANG Wei,JING Xiao-ning and GAO Bin.Gas Turbine Fault Diagnosis based on IABC-ANFIS[J].Journal of Engineering for Thermal Energy and Power,2019,34(7):30. |
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| Authors: | HUANG Wei JING Xiao-ning and GAO Bin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault diagnosis turbine gas fault adaptive fuzzy neural network (ANFIS) artificial bee colony algorithm |
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