【摘 要】
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该文在进行大型汽轮机具体故障诊断的研究和实践中,着重进行了以上几方面的工作:1.该文基于启发式搜索策略,提出自适应改变学习率的启发式BP网络模型和算法,提出了BP网络的学
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该文在进行大型汽轮机具体故障诊断的研究和实践中,着重进行了以上几方面的工作:1.该文基于启发式搜索策略,提出自适应改变学习率的启发式BP网络模型和算法,提出了BP网络的学习速度和稳健性,可以较好的满足在线监测和诊断的要求,并将其应用到凝汽器低真空运行的故障诊断中,获得了良好的效果.2.除了信息的模糊性之外,灰色是描述不确定信息的另一种重要方法.针以汽轮机状态监测和诊断中存在着大量的不确定信息,该文讨论了基于区间灰色数学的诊断模型.3.该文详细研究了一种新的高阶网络模型--椭球单元神经网络的算法和结构,并建立了基于椭球单元的诊断神经网络.4.该文基于热力参数和汽轮机通流特性的分析,研究了汽轮机通流部分典型故障的机理,并在对600MW机组历史数据和汽轮机热力性能试验分析的基础上,建立了600MW汽轮机故障诊断规则库.最后,应用该文建立的椭球单元神经网络诊断系统对该机组进行了故障实例诊断工作,诊断结果与电厂实际相符,证明该诊断系统有着良好的实用价值和应用前景.
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