基于神经网络与D-S证据理论的多传感器信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用-中国重要会议论文全文数据库

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基于神经网络与D-S证据理论的多传感器信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用

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【会议录名称】	第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集 , 2008 年
【作者】	王少红; 张唐瑭; 徐小力;
【作者单位】	北京理工大学机械与车辆工程学院; 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室;
【会议名称】	第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议
【会议地点】	中国北京
【主办单位】	中国机械工程学会设备与维修工程分会
【学会名称】	中国机械工程学会
【主编】	徐小力、洪孝安
【关键词】	神经网络; D-S证据理论; 烟气轮机; 多传感器信息融合;
【论文摘要】	详细介绍多传感器信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用,为复杂的机械系统故障诊断提供一种新的方法。针对BP网络训练速度慢,易陷入局部极小点的问题,提出神经网络理论与D-S证据理论相结合的信息融合方法,建立基于多传感器信息融合技术的故障诊断模型。烟气轮机是炼化企业生产中重要的核心设备,其运行状况影响到整个机组的运行,一旦停机,将造成巨大的经济损失,因此对其进行状态监测和故障诊断意义重大。建立基于多传感器信息融合的烟气轮机故障诊断系统,通过试验验证.该方法可以有效提高故障诊断系统的准确性。
【基金】	北京市自然科学基金项目(3062008); 北京市机电系统测控重点实验室开放课题(KF20071123203)
【更新日期】	2008-12-31

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