RBF神经网络在定日镜场故障诊断中的应用  

Application of RBF neural network to fault diagnosis in heliostats filed

作　　者：王成昱[1] 万定生[1] 郭铁铮[2] 

机构地区：[1]河海大学计算机与信息学院,南京211100 [2]河海大学水利水电学院,南京210098

出　　处：《信息技术》2011年第1期6-9,13,共5页Information Technology

基　　金：国家863计划项目(2006AA050104)

摘　　要：针对定日镜场故障与征兆之间的关系特点,介绍了RBF神经网络运用于定日镜场故障诊断的基本方法。利用MATLAB神经网络工具箱建立和训练RBF神经网络,并对网络进行了测试。结果说明RBF神经网络在定日镜场故障诊断中具有较高的准确性和可靠性。For the characteristic of the relationship between faults and symptoms,the basic principle and method of application of RBF neural network technique for the fault diagnosis in heliostats filed were introduced.The RBF neural network was built by using the neural network toolbox of MATLAB.The test result showed the use of the RBF network neural model was accurate and reliable.

关 键 词：故障诊断 RBF神经网络 太阳能发电 定日镜场 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]