基于先进诊断策略的汽轮机组故障诊断研究

戈志华; 付忠广

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汽轮发电机组故障常表现为多因多果:一种故障可能引起多种征兆,仅依靠振动信号不能精确诊断故障.为此引入热参数建立多征兆域知识网络,并且提出贡献性因子表示不同征兆对某故障的贡献程度.借助热参数可有效区分振动特征较相似的故障.基于改进的RBFNN神经网络故障诊断模型,采用多输入,单输出组合子网络结构,有效地避免了输入征兆的冗余和诊断缺征兆,,提高了故障识别能力.

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来源
《振动工程学报》 |2004年第z1期|340-342|共3页
作者
戈志华; 付忠广;
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作者单位

华北电力大学动力系电站设备运行优化研究所,北京,102206;

华北电力大学动力系电站设备运行优化研究所,北京,102206;

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正文语种 chi
中图分类 TH165.3;
关键词
故障诊断; 振动; 热参数; 神经网络;

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