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针对燃气轮机热力部件故障，提出了基于模糊神经网络的故障检测和诊断方法。在利用模糊规则描述系统故障状态的丛础上，通过建立故障诊断目标函数，利用误差反向梯度算法实时修正神经网络连接权值和阈值。仿真结果证明与传统BP神经网络相比，模糊神经网络在对燃气轮机热力部件故障的识别中，具有更高的准确率。
基于模糊神经网络的燃气轮机热力部件故障诊断研究
【摘 要】
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针对燃气轮机热力部件故障，提出了基于模糊神经网络的故障检测和诊断方法。在利用模糊规则描述系统故障状态的丛础上，通过建立故障诊断目标函数，利用误差反向梯度算法实时修正神
【机 构】
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第七〇三所无锡分部
【出 处】
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电气自动化
【发表日期】
：
2017年1期
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