【摘 要】
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风机喘振问题一直是自控领域内一个人们较为关心的问题，其影响因素十分复杂，很难准确地用某个确切的数学模型来描述，常规的数学模型诊断法存在不可避免的缺陷。本文在分析信息融
【机 构】
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武汉大学动力与机械学院自动化系,武汉大学测绘学院,平顶山学院电气信息工程学院
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风机喘振问题一直是自控领域内一个人们较为关心的问题，其影响因素十分复杂，很难准确地用某个确切的数学模型来描述，常规的数学模型诊断法存在不可避免的缺陷。本文在分析信息融合技术基本理论及喘振发生机理的基础上，针对常规诊断法的不足，提出了基于神经网络信息融合技术的风机喘振智能诊断方法；重点研究了将神经网络技术应用于风机喘振故障特征的提取，该法充分利用时域内所采集到的数据，通过简单有效的运算，既可准确反映故障的类型，又易于实现。经仿真和实际样本验证，取得了良好效果。在上述研究的基础上，针对电厂风机，设计并开发出了
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