Detecting and Isolating Gas Turbine Faults Using a ierarchical Neural Network System

机译：使用I层神经网络系统检测和隔离燃气轮机故障

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Gas turbines are used for aero and marine propulsion, power generation and as mechanical drives for a wide range of industrial applications. Often, they are affected by gas path faults which have hitherto been diagnosed by techniques such as fault matrixes, fault trees and gas path analysis. This paper presents the application of an artificial neural network system in diagnosing faults that affect the gas path of the gas turbine. The neural network system is trained to detect, isolate and assess faults in the compressor and turbine components of a single spool gas turbine. A novel hierarchical diagnostic methodology adopted involves a number of decentralised networks trained to undertake specific tasks. All independent components of network system were tested with data not used for the training process. The results present significant benefits derivable from the actual application of this technique.

机译：燃气轮机用于Aero和海洋推进，发电和机械驱动器，适用于各种工业应用。通常，它们受到迄今为止的气体路径故障的影响，迄今为止被诸如故障矩阵，故障树和天然气路径分析等技术诊断出来的。本文介绍了人工神经网络系统在诊断影响燃气轮机气体路径的故障中的应用。培训神经网络系统以检测，隔离和评估单个阻挡燃气轮机的压缩机和涡轮部件中的故障。采用的新型分层诊断方法包括培训的许多分散网络，以进行特定任务。通过不用于培训过程的数据测试网络系统的所有独立组件。结果从该技术的实际应用中提出了显着的益处。

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来源
《International Conference on Condition Monitoring Machinery Failure Prevention Technologies》|2009年||共6页
会议地点
作者
Ogaji Stephen O. T.;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TH－53;
关键词
Gas-turbines; Neural networks; Diagnostics;

机译：燃气轮机;神经网络;诊断;

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