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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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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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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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为提高T接输电线路故障识别算法的精确性与可靠性,提出了一种基于多尺度行波有功功率和概率神经网络的T接输电线路故障识别方法。基于S变换分别计算区内3个行波保护单元多频率下的初始行波平均有功功率,并以此组成T接输电线路故障特征向量样本集。建立概率神经网络故障识别模型,并利用T接线路故障特征样本集对其进行训练和测试,从而识别出故障所在支路。仿真结果表明,所提算法在各种工况下均能快速准确地识别T接输电线路区内外故障所在支路,在近O点故障、数据丢失、噪声影响、CT饱和等情况下也能较好地识别故障支路。 相似文献
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基于RBFNN的高压断路器机械故障诊断系统 总被引:1,自引:0,他引:1
高压断路器是电力系统中最重要的控制和保护设备,其故障检修和诊断一直是电力运行部门高度重视的问题。为了提高高压断路器故障诊断的效率和准确率,提出了高压断路器机械故障诊断的径向基函数神经网络(RBFNN)方法;并根据其基本原理建立了高压断路器操动机构故障诊断的RBFNN模型;利用Matlab工具,使用来自现场的实际数据,通过故障诊断仿真实例,分析、验证RBFNN模型的性能,并对不同方法进行了对比分析。结果显示RBFNN训练速度快、逼近误差小,对输入输出关系比较复杂的高压断路器操动机构的故障诊断有很高的判断效率和准确率。 相似文献
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主元分析具有数据压缩及特征提取的特性,而神经网络具有非线性映射和学习推理的优点.将二者结合起来,提出基于主元分析与神经网络的模拟电路故障诊断方法.通过对模拟电路的阶跃响应特征参数进行主元分析,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断.对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点. 相似文献
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针对输电线路短路故障危害大、故障辨识率较低等问题,提出一种结合变分模态分解排列熵(VMD-PE)与孪生神经网络(SNN)的故障辨识方法,利用瞬时频率均值对VMD进行参数优化,确定分解层数K,通过VMD分解故障时的三相电压,计算分解后每个分量的排列熵,将其作为故障特征量;将故障特征输入到训练好的SNN中进行相似性度量,比较两个输入样本之间的相似程度,判别出输电线路短路故障类型。通过仿真实验验证了该方法的可行性,并与其他分类方法相对比,证明了该方法的准确性和优越性。 相似文献