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信息融合技术在水轮发电机组故障诊断中的应用
被引:15
作者
:
杨晓萍
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
西安理工大学
杨晓萍
南海鹏
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机构:
西安理工大学
南海鹏
张江滨
论文数:
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机构:
西安理工大学
张江滨
机构
:
[1]
西安理工大学
来源
:
水力发电学报
|
2004年
/ 06期
关键词
:
水轮发电机组;
故障诊断;
信息融合;
神经网络Dempster-Shafer证据理论;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM312 [水轮发电机];
学科分类号
:
摘要
:
本文讨论了水轮发电机组故障征兆的特征选择与提取。基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的神经网络证据融合故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果应用DempsterShafer证据理论进行决策融合。诊断实例表明,经过多故障特征信息融合,诊断结论的可信度明显提高,可以有效提高确诊率。
引用
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页码:111 / 115
页数:5
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