基于数据融合的回热系统故障诊断方法研究

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作者在火电机组回热系统常见故障的故障集、征兆集及故障树理论基础之上,利用模糊数学知识和相关理论,针对回热系统故障征兆参数的变化特征,采用不同的变化等级和阈值,建立了回热系统典型故障样本模式知识库及实时故障模式集.同时利用模糊推理和RBF神经网络,分别建立了回热系统故障诊断模型,在诊断结果层面上用数据融合算法进行适当的融合,将模糊理论与人工神经网络有机地结合起来,进行了优势互补.通过仿真典型故障数据和部分实测数据的验证表明,该方法提高了诊断的可靠性.
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