| 基于RVM-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断 |
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| 引用本文： | 涂雷,茅大钧,臧旭东,李光.基于RVM-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断[J].热科学与技术,2021,20(3):292-296. |
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| 作者姓名： | 涂雷 茅大钧 臧旭东 李光 |
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| 作者单位： | 上海电力大学自动化工程学院,上海200090;上海华电奉贤热电有限公司,上海201403 |
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| 基金项目： | 中国华电集团有限公司2019年度重点科技项目（CHDKJ19-01-80）； 上海市 |
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| 摘 要： | 为了提高燃气轮机气路故障诊断的准确率和效率,采用相关向量机(RVM)先对燃气轮机气路中的压气机、涡轮叶片和燃烧室进行故障划分。用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进一步对故障进行分类。实验结果表明,方法有很强的学习能力和特征提取能力,与支持向量机(SVM)、BP神经网络相比,能更加准确、快速地识别故障。
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| 关 键 词： | 燃气轮机 故障诊断 相关向量机 自适应模糊推理系统 |
| 收稿时间： | 2020/8/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/12/30 0:00:00 |
Gas turbin fault diagnosis based on RVM-ANFIS |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | gas turbine fault diagnosis relevance vector machine adaptive neural-fuzzy inference system |
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