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汽轮机在线性能分析BP神经网络模型

Model of Turbine’s Performance Analysis Based on Error Back Propagation Artificial Neural Network

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【作者】 刘丽平; 叶春; 忻建华;

【Author】 LIU Li-ping, YE Chun, XIN Jian-hua ( School of Mechanical Eng., Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200240, China)

【机构】 上海交通大学机械与动力工程学院; 上海交通大学机械与动力工程学院 上海200240; 上海200240; 上海200240;

【摘要】 为了提高汽轮机在线性能分析系统的健壮性、精确性和抗干扰能力 ,对 BP网络算法进行拓展 ,增强其网络功能 ,使之能够分析网络输入参数偏差对输出参数的影响 ,建立了一种新的汽机在线性能分析模型 .与常规在线分析模型相比 ,该模型只需常规模型输入参数个数的 1 /5 ,大大减小了测量设备损坏对在线系统的影响 ;而且该模型分析结果精确、可靠 ,测定的热耗结果与常规分析结果误差不超过 1 % .另外 ,该模型容错性能良好 ,参数在 2 %内波动对分析结果无太大影响

【Abstract】 In order to make the turbine’s online performance analysis system stronger and more accurate, this article enhances the ability of error back propagation network to make it able to analyze the influence of inputs on outputs and builds up a new model to analyze the performance of the turbine. In contrast with the normal model it needs only 1/5 inputs that the normal model needs, and its results are more accurate than that of the normal model. In addition, the model is still strong with 2% input undulation. The model improves the quality of the turbine’s online performance analysis system, and is of benefit to the economical operation in power plant.

  • 【文献出处】 上海交通大学学报 ,Journal of Shanghai Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2004年07期
  • 【分类号】TK26
  • 【被引频次】3
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