汽轮发电机组振动故障诊断的模糊输入方法
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TM311.071

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The Fuzzy Inputing And Outputing Method in Vibration Fault Diagnosis of Steam Turbine-Generator Set
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    摘要:

    针对汽轮发电机组振动故障的特点,构造了一模糊神经网络(FNN)诊断模型,讨论了网络的多种模糊化输入,输出方式,并对两种模糊输入方法进行了对比分析。最后运用该诊断方法与传统的BP网络诊断方法进行比较。结果表明:模糊神经网络诊断方法对汽轮发电机组振动故障的识别是有效的,且在分类模糊边界数据时优于BP网络诊断方法。

    Abstract:

    A fuzzy neural network diagnosis model is established on the basis of the vibration failure features of steam turbine-gernerator set, two kinds of fuzzy inputing method are discussed. At last, the performance of the fuzzy neural network is compared with that of the conventional BP network. The results show that the method presented is suitable for identifying the vibration failure of steam turbine-gernerator set, and it is more efficient in deal with the uncertain data than BP network diagnosis.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李化 岳刚.汽轮发电机组振动故障诊断的模糊输入方法[J].重庆大学学报,1999,22(6):36-.

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