電站鍋爐故障診斷與預測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文應用模糊模塊化神經網(wǎng)絡和遞推合成BP網(wǎng)絡，并結合混合型知識表示和知識獲取方法、基于知識的專家系統(tǒng)等技術對鍋爐故障診斷與預測問題進行了研究，開發(fā)了鍋爐故障診斷與預測軟件。在該軟件的開發(fā)研究過程中，收集了鍋爐故障診斷與預測樣本，增加了鍋爐故障預測知識，拓展了原有的鍋爐故障診斷知識庫，建立了知識獲取模塊、故障診斷與預測模塊、故障解釋模塊等。還用本文編制(VisualC++語言)的鍋爐故障診斷與預測軟件，對鍋爐常見故障進行仿真實驗。

2、 本文所建的用于鍋爐故障診斷的模糊模塊化神經網(wǎng)絡模型因進行了樣本聚類，實驗結果表明：其網(wǎng)絡訓練的速度和精度明顯提高，同時有效地解決了BP網(wǎng)絡應用于復雜的鍋爐系統(tǒng)故障診斷時，存在訓練收斂慢并容易陷入局部最小點的問題。且該網(wǎng)絡采用多輸出的結構，不僅能對故障是否發(fā)生進行診斷，而且還能判斷故障發(fā)生的嚴重程度，給現(xiàn)場運行人員提供了有益的參考。 本文所建的用于鍋爐故障預測的遞推合成BP網(wǎng)絡由于BP網(wǎng)絡各層之間及輸入層與輸出層之間的連接權的增

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