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凝汽器系统运行中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。为此,运用模糊理论与神经网络故障诊断方法,建立凝汽器故障诊断专家系统,采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性。 相似文献
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凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备,其凝汽器系统运行中出现故障的原因与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。针对此情况,结合模糊理论与神经网络2种故障诊断方法的优势,提出采用串联型模糊神经网络为凝汽器故障诊断模型,用Matlab 6.5矩阵式运算语言开发故障诊断及其性能监测软件。故障诊断软件包括征兆参数的获得、故障诊断及结果柱状图显示;性能分析软件主要是相关参数的计算及正常与变化工况曲线的比较。给出了某电厂100 MW汽轮发电机组诊断实例。 相似文献
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对分式凝汽器故障诊断的模糊模式识别及神经网络方法 总被引:23,自引:11,他引:12
凝汽器工作状况好坏直接影响凝汽式汽轮机发电机组运行的安全经济性。为此,针对某300MW机组对分式凝汽器的结构特点、实际凝汽系统构成及现场的DAS测点布置,首次运用基于模型的故障仿真方法,较完善的总结了对分式凝汽器的典型故障知识库,并对故障征兆的具体表达方法进行了探讨。在此基础上运用模糊模式识别和人工神经网络2种方法实现对分式凝汽器故障诊断。故障模糊模式识别采用了一种改进的故障隶属函数形式,有效克服了现有隶属数易对正常工况产生误诊断的不足,有效克服了现有隶属数易对正常工况产生诊断的不足。神经网络训练过程中,提出了基于恒误差修正率控制的网络学习率自适应调整方法,大大加快了网络收敛速度,便于实现故障的在线实时诊断,通过诊断实例比较了各方法改进前后及两种不同方法的诊断效果。 相似文献
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模糊理论在凝汽器故障诊断中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
以模糊理论为基础 ,结合凝汽器实际运行状况和现场专家经验 ,分析了故障与征兆之间的模糊关系 ,形成了凝汽器模糊故障诊断规则 ,并采用故障分解的方法 ,建立了凝汽器模糊故障诊断模型 ,最后用一具体故障诊断实例加以分析 ,验证模糊理论及方法在凝汽器模糊故障诊断中的应用 相似文献
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基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断研究 总被引:4,自引:0,他引:4
采用模糊神经网络进行凝汽器的故障诊断。根据某电厂的运行规程及运行经验构造了进行凝汽器故障诊断所需的全部17个隶属函数,利用这些隶属函数可以对各个输入进行模糊化处理,使之成为量化输入。对模糊BP网络进行训练,可以得到模糊BP网络的知识库结构。在此基础上,对一个凝汽器实际故障进行了诊断,得出了令人满意的结果。 相似文献
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凝汽器故障诊断的模糊交互熵算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对凝汽器故障诊断中的复杂性和不确定性,对凝汽器故障征兆集与故障论域进行改进。基于信息论中模糊交互测度(fuzzy cross entropy method,FCEM)的概念,提出一种广义的距离测度,计算凝汽器典型故障模糊模式与未知故障模糊模式之间的差异程度。通过对典型故障集的细化和扩充,提高了故障诊断的准确率。最后,将该方法用于600和300 MW火力发电厂汽轮机组凝汽器故障诊断中,结果表明该方法准确率达95%以上,且易于工程实现,证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于概率神经网络的凝汽器故障诊断研究 总被引:2,自引:2,他引:2
基于概率神经网络(PNN)提出了一种新的汽轮机组凝汽器故障诊断方法。PNN是一种可用于模式分类的神经网络,其实质是基于Bayes分类规则与Parzen窗的概率密度函数方法发展而来的一种并行算法。PNN可以克服反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,而且优于常见的凝汽器故障诊断方法:PNN学习规则简单,训练速度快,可以满足训练上实时处理的要求;训练不需要太多样本,模式分类能力强,而且具有很高的运算速度;抗干扰能力强,对传感器测量噪声具有较强的诊断鲁棒性;新的训练样本也很容易加入以前训练好的分类器中,很适用于在线检测。将该方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,仿真结果表明了该网络在分类应用中的快速性、准确性,而且易于工程实现。 相似文献
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