【摘 要】
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汽轮发电机组故障常表现为多因多果:一种故障可能引起多种征兆,仅依靠振动信号不能精确诊断故障.为此引入热参数建立多征兆域知识网络,并且提出贡献性因子表示不同征兆对某故
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汽轮发电机组故障常表现为多因多果:一种故障可能引起多种征兆,仅依靠振动信号不能精确诊断故障.为此引入热参数建立多征兆域知识网络,并且提出贡献性因子表示不同征兆对某故障的贡献程度.借助热参数可有效区分振动特征较相似的故障.基于改进的RBFNN神经网络故障诊断模型,采用多输入,单输出组合子网络结构,有效地避免了输入征兆的冗余和诊断缺征兆,,提高了故障识别能力.
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