运用模糊神经网络的凝汽器故障诊断系统

凝汽器系统运行中出现的故障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。为此,运用模糊理论与神经网络故障诊断方法,建立凝汽器故障诊断专家系统,采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性。     

基于RBF神经网络的凝汽器故障诊断研究

针对BP网络的训练收敛速度慢,网络初值对学习性能影响比较大的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的故障诊断方法。介绍了RBF的网络结构和训练方法,并应用于凝汽器故障诊断中。通过对现有凝汽器运行中常见的典型故障及征兆集的分析,建立了完备的学习样本。通过实例证明,RBF网络训练速度快,分类性能良好,在故障诊断领域具有很好的实用性。     

基于神经网络的凝汽器故障诊断系统

凝汽器是汽轮机的一个重要的辅助设备，本文提出了一种基于神经网络的凝汽器故障诊断方法，该方法具有较强的故障模式识别能力，为凝汽器故障诊断的自动化、科学化提供了一种有效的方法。     

基于非线性主元分析和概率神经网络的凝汽器故障诊断方法研究

该文提出了一种基于两个神经网络的凝汽器故障诊断方法.首先使用非线性主元分析神经网络进行特征提取,降低数据维数,既简化了诊断过程,又确保故障诊断精度.随后使用概率神经网络获取最终的故障诊断结果,该神经网络训练速度快,而且容易添加新的训练样本.最后将提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,测试结果表明该方法行之有效,且易于工程实现.     

模糊及神经网络在凝汽器故障诊断中的应用

基于模糊信息处理和多层前馈感知器提出了汽轮机凝汽设备的故障诊断方案。详细介绍了模糊量化过程,并对神经网络的训练知识获取、知识表示、训练、泛化（即进行诊断）等过程作了详细描述。最后应用该方案对某凝汽器进行了故障诊断仿真研究,结果表明该方法行之有效。     

基于BP神经网络的凝汽器故障诊断方法研究

凝汽器是汽轮机的一个重要的辅助设备 ,其工作情况的好坏直接影响到机组的安全和经济运行 ,因此 ,对凝汽器运行状态的监测与诊断受到电厂运行部门的普遍关注。介绍了应用人工神经网络中的 BP网络进行凝汽器的故障诊断 ,该方法计算简单 ,实用方便 ,且诊断结果具有相当程度的可靠性。     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断研究

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。     

基于BP神经网络的凝汽器故障诊断研究

通过对现有凝汽器运行中常见的典型故障及征兆集的分析,进一步完善了凝汽器的典型故障知识库,对故障征兆的具体表达方法进行了分析。运用 Matlab 神经网络工具箱和隶属度函数两种方法对凝汽器的运行状态进行故障监测和诊断,通过实例验证表明应用 Matlab 神经网络工具箱方法不仅计算简便,而且诊断结果具有较高的可靠性。     

基于遗传-神经网络的凝汽器故障诊断研究

综合遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点 ,提出了一种基于遗传 -神经网络的凝汽器故障诊断的方法。用遗传算法来优化神经网络权值 ,克服了神经网络易陷入局部解的缺陷 ,使神经网络具有较好的全局性和收敛速度。具体故障诊断实例表明 ,该方法诊断准确 ,具有一定的应用价值     

一种改进型BP网络算法在凝汽器故障诊断中的应用

针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出了一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练。该算法使BP神经网络在学习速率和稳定性上有了进一步的提高。并将这种改进的BP网络算法应用于凝汽设备故障诊断实例中取得了实效。     

RBF神经元网络在热力系统执行机构故障诊断中的应用

针对热力系统中的执行机构的结构特性,分析了热力系统执行机构的解析冗余,首次提出了在确定准静态子系统的基础上,利用RBF神经元网络构造控制器输出估计器,实现执行机构本身和其反馈传感器的故障诊断。本故障诊断方案已经应用在开原热电厂130 t/h煤粉炉的控制系统中,通过现场试验,证明本方法是有效的。     

灰色神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对变压器故障类型受油中溶解多种气体含量的影响,为提高变压器故障诊断的准确性,笔者使用灰色神经网络建立故障诊断模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,结果证明了该方法的可行性。     

D-S证据理论在凝汽器故障诊断中的应用

运用D-S证据理论将用不同模糊方法得出的诊断结果进行融合。试验证明，融合以后的结果比模糊方法得出的诊断结果误判率更低。运用D-S证据理论，可以减小因隶属度函数的不同而带来故障误判的可能性，从而更准确地判断故障原因。     

结合遗传算法的人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、，给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅，将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量，实现故障诊断。     

基于径向基网络实现变压器故障诊断

研究采用径向基神经网络进行变压器故障诊断,以提高变压器故障诊断率。分析了径向基函数神经网络的结构和工作原理,确立了适合变压器故障诊断的网络学习算法,并设计了一个诊断变压器故障的三层径向基网络。通过采用MATLAB进行仿真实验。结果表明径向基神经网络是一很强的分类器,能够有效的对变压器故障进行诊断。