【摘 要】
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凝汽器的运行状态,将直接影响机组运行的安全性与经济性。为了提高凝汽器故障的诊断速度与正确率,利用广义回归神经网络,建立了凝汽器故障的诊断模型（GRNN）,经实例测试,验证了
【基金项目】
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江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目：201711276025Y
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凝汽器的运行状态,将直接影响机组运行的安全性与经济性。为了提高凝汽器故障的诊断速度与正确率,利用广义回归神经网络,建立了凝汽器故障的诊断模型（GRNN）,经实例测试,验证了诊断模型的有效性。并且,将该诊断模型（GRNN）与其它神经网络诊断模型（Elman、BP）的诊断结果进行了对比,实验表明,利用广义回归神经网络的诊断速度更快,故障的剥离能力较强,更适合于现场故障的诊断。
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