基于不同学习算法的RBF神经网络在故障诊断中的应用

来源 :上海电力学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：heliuer

【摘要】

：

基于对RBF神经网络常用的3种学习算法的研究,通过对凝汽器典型故障类型与故障征兆分析,提出了基于不同学习算法的RBF神经网络凝汽器故障诊断,并对诊断结果进行比较.诊断结果

【作者】

：

李玲胡克磊

【机构】

：

上海电力学院自动化工程学院,安徽华电六安电厂有限公司热控分厂

【出处】

：

上海电力学院学报

【发表日期】

：

2016年06期

【关键词】

：

RBF神经网络学习算法凝汽器故障诊断

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基于对RBF神经网络常用的3种学习算法的研究,通过对凝汽器典型故障类型与故障征兆分析,提出了基于不同学习算法的RBF神经网络凝汽器故障诊断,并对诊断结果进行比较.诊断结果表明,基于3种常见学习算法的RBF神经网络都可以准确诊断出凝汽器的各种故障,但聚类方法和OLS算法学习速度要快得多,梯度训练方法速度较慢.研究还表明,RBF神经网络在故障诊断领域具有很好的实用性.

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