基于数据融合技术的凝汽器故障诊断研究  被引量:2

Condensation Sets Fault Diagnosis Based on Data Fusion

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作  者:马杰[1] 张宇声[1] 

机构地区:[1]海军工程大学动力工程学院,武汉430033

出  处:《汽轮机技术》2009年第2期141-143,147,共4页Turbine Technology

摘  要:为了实现对核动力装置凝给水系统故障的识别和准确诊断,将数据融合技术应用于凝汽器故障诊断中,建立了BP神经网络和D-S证据理论融合的故障诊断模型,仿真实验证明该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。In order to realize identification of condensation sets fault patterns and accurately diagnosing the faults, the technology of data fusion is applied to the fault diagnosis. In this paper, a model for fault diagnosis using D - S theory of evidence together with BP network is presented. The emulational test prove that the system is able to improve the reliability of the diagnosis and decrease the uncertainty markedly.

关 键 词:凝汽器 故障诊断 BP神经网络 D-S 证据理论 数据融合 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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