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RBF神经网络在大坝安全监测故障诊断中的应用研究
引用本文:聂学军,苏怀智,郑东健,严良平.RBF神经网络在大坝安全监测故障诊断中的应用研究[J].水电能源科学,2004,22(3):6-8,29.
作者姓名:聂学军  苏怀智  郑东健  严良平
作者单位:河海大学,水利水电工程学院,江苏,南京,210098
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50139030),国家973项目基金资助(2002CB412707),教育部夸世纪优秀人才培养计划基金资助项目(2003512643)。
摘    要:基于径向基函数神经网络.建立了大坝安全自动化监测的非线性故障自诊断系统。根据系统一步超前预报值与在线实测值的残差逻辑判决.对自动化监测系统的工作性能进行实时诊断。实例结果表明,基于RBF神经网络的大坝安全自动化监测故障自诊断系统能够较好地实现故障的在线诊断和实时隔离。

关 键 词:大坝安全监测  故障诊断  神经网络
文章编号:1000-7709(2004)03-0006-04

Application of Radial Basis Function (RBF) Noural Network in Fault Monitoring and Diagnosis System of Dam Safety
NIE Xue-junSU Huai-zhiZHENG Dong-jianYAN Liang-ping.Application of Radial Basis Function (RBF) Noural Network in Fault Monitoring and Diagnosis System of Dam Safety[J].International Journal Hydroelectric Energy,2004,22(3):6-8,29.
Authors:NIE Xue-junSU Huai-zhiZHENG Dong-jianYAN Liang-ping
Abstract:Based on the Radial Basis Function neural network,a kind of fault auto-diagnosis system of dam safety monitoring is established.According to the logic determination of the difference between the forcasting values and the measured values,the performance of the auto-monitoring system is diagnosised.Besides,an example is given.As a result,it shows that the auto-diagnosis system of dam safety monitoring based on RBF neural network can do a better work.
Keywords:dam safety monitoring  fault diagnosis  neural network  
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