基于非线性主元分析和概率神经网络的凝汽器故障诊断方法研究

该文提出了一种基于两个神经网络的凝汽器故障诊断方法。首先使用非线性主元分析神经网络进行特征提取,降低数据维数,既简化了诊断过程,又确保故障诊断精度。随后使用概率神经网络获取最终的故障诊断结果,该神经网络训练速度快,而且容易添加新的训练样本。最后将提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,测试结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。