【摘 要】
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针对发电厂制粉系统故障的特征和目前该领域研究中存在的问题,提出基于MIV(平均影响值)算法和PNN(概率神经网络)的故障诊断方法。首先对训练样本进行预处理,以剔除奇异样本并
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院; 东华大学信息学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305192)
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针对发电厂制粉系统故障的特征和目前该领域研究中存在的问题,提出基于MIV(平均影响值)算法和PNN(概率神经网络)的故障诊断方法。首先对训练样本进行预处理,以剔除奇异样本并扩大神经网络的学习范围;然后利用MIV算法求出各个故障征兆参数对于故障类型的影响值,对其排序选出影响诊断结果的主要参数,以此达到属性约简的目的,并将约简结果作为PNN的输入;最后将故障样本送入PNN网络进行训练、测试,得出仿真结果。实例诊断结果表明:该方法不仅可以扩增故障识别种类,而且能够缩短诊断用时,提高诊断准确率。
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