【摘 要】
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针对供热锅炉房风机故障的不确定性和复杂性的特点，结合神经网络的自适应自学习能力和模糊系统利用语言描述来获取知识的优点，建立了一种基于T—S模糊神经网络的风机二级故障诊
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针对供热锅炉房风机故障的不确定性和复杂性的特点，结合神经网络的自适应自学习能力和模糊系统利用语言描述来获取知识的优点，建立了一种基于T—S模糊神经网络的风机二级故障诊断模型，以风机常见故障振动信号的特征频谱峰值变化为依据，诊断故障类型，并对故障原因进行识别。应用MATLAB软件进行系统仿真测试，通过实例与BP神经网络进行了对比分析，结果表明基于模糊神经网络的故障诊断方法收敛速度快、诊断精度高、效果较稳定，能够有效地诊断风机故障。
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