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基于D-S证据理论的直接空冷凝汽器故障诊断方法研究
作者单位:
;1.长春工程学院能源与动力工程学院
摘 要:
提出一种基于Elman神经网络和RBF神经网络通过D-S证据理论融合的故障诊断方法,把该方法应用在直接空冷凝汽器的故障诊断中。首先对故障进行神经网络初步诊断,得到属于不同故障状态的隶属度,然后采用D-S证据理论融合的方法进行决策诊断,得到最终结果。研究了直接空冷凝汽器的故障特征提取、样本选择、诊断系统结构和学习算法,并通过诊断实例阐述了该方法的具体实现过程,验证了所提方法的可行性,结果表明:该方法适用于直接空冷凝汽器故障诊断,故障定位准确率高。
关 键 词:
直接空冷凝汽器
故障诊断
Elman神经网络
RBF神经网络
D-S证据理论
Research of Fault Diagnosis Method for Air-cooled Condensers Based on the D-S Evidence Theory
Abstract:
Keywords:
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