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电厂水汽循环系统模糊神经网络故障诊断

Diagnostic method of power plant water vapor cycle system based on fuzzy neural networks

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【作者】 张小松陈文楷

【Author】 ZHANG Xiao_song, CHEN Wen_kai (Electronic Information & Control Engineering College, Beijing Polytechnic University, Beijing 100022,China)

【机构】 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100022北京100022

【摘要】 电厂水汽循环系统是一个由多环节组成的复杂的大型工业生产过程 ,由于它的参数存在较大的不确定性和模糊性 ,使得对它的生产过程进行故障诊断十分困难 .通过分析这个系统特点 ,提出了一种智能诊断方法———模糊神经网络对它进行故障诊断 ,从而解决了参数存在模糊性和不确定性的难题 ,提高了诊断的可靠性

【Abstract】 In the power plant, it is difficult to diagnose the water_vapor cycle system because of the indeterminacy and fuzziness of the parameters. Based on the analysis of the characteristics of the system, an intelligent diagnostic method is developed-using the artificial fuzzy neural networks. The experement shows that the method can solve the problem of the indeterminacy and fuzziness of the parameters, and improve the reliability of diagnosis.

  • 【文献出处】 控制理论与应用 ,Control Theory & Applications , 编辑部邮箱 ,2003年01期
  • 【分类号】TP277
  • 【被引频次】16
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