基于极化因子神经网络的火电厂制粉系统故障诊断技术

江若玫; 龚春琼

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基于极化因子神经网络的火电厂制粉系统故障诊断技术

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制粉系统是火电厂的主要设备,其安全稳定运行对发电企业的经济生产具有十分重要的意义;针对制粉系统的运行特性和故障分析,提出了基于极化因子神经网络的火电厂制粉系统故障诊断方法,该方法将故障征兆相应的过程变量作为输入,将制粉系统故障类型作为输出,通过训练神经网络建立其系统故障诊断模型,其中训练过程中采用极化因子来自动调整神经网络的收敛速度,从而在满足误差目标的前提下,防止其陷入局部极小;选取实际火电厂制粉系统3个典型故障及其相对应的9个故障征兆参数进行了实验;结果表明,该方法具有良好的收敛性,完全可以满足火电厂制粉系统现场故障诊断的要求.

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来源
《计算机测量与控制》 |2015年第5期|1476-1478|共3页
作者
江若玫; 龚春琼;
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作者单位

西安交通大学城市学院计算机科学与信息管理系;

西安 710018;

西安理工大学理学院;

西安 710048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
火电厂制粉系统; 故障诊断; 神经网络; 极化因子;

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