【摘 要】
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针对燃气轮机气路部件性能衰退故障,引入在深度学习领域取得重大突破的深度置信网络DBN.然而目前DBN中初始参数的选择大多依赖经验,没有形成完备的参数选择机制.针对以上问题
【机 构】
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中国科学院工程热物理研究所,北京100190;中国科学院大学,北京100049
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针对燃气轮机气路部件性能衰退故障,引入在深度学习领域取得重大突破的深度置信网络DBN.然而目前DBN中初始参数的选择大多依赖经验,没有形成完备的参数选择机制.针对以上问题,本文提出一种基于遗传算法自适应调整参数的深度置信网络优化算法.以三轴式燃气轮机为对象,将DBN优化算法与其他神经网络方法比较,结果表明DBN优化算法故障诊断平均精度可达88.3％,明显优于BP、RBF、ELM和SVM方法.增设高压压气机出口温度或压力传感器可显著提高燃气轮机故障诊断精度,在DBN优化算法下,故障诊断平均精度提升至98.4％.
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