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基于改进D-S的汽轮机组集成故障诊断研究

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在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN(广义回归神经网络)网络来处理证据理论中的基本概率分配问题,充分发挥灰色理论和GRNN的优点,提高故障诊断率。仿真结果表明,所提出的集成故障诊断方法能有效地诊断汽轮机组的故障,决策合理,可信度高,且能避免误诊现象,具有良好的应用前景。

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来源
《2011年全国生命系统建模仿真学术年会》|2011年|2190-21942199|共6页
会议地点上海
作者
徐春梅; 张浩; 彭道刚;
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作者单位

中国系统仿真学会;

上海市系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类检修、维护;
关键词
汽轮机组; 集成故障; 故障诊断; 回归神经网络;

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