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RBF神经元网络在热力系统执行机构故障诊断中的应用

Operators Fault Diagnosis in Thermal System by Using RBF Neural Network
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摘要 针对热力系统中的执行机构的结构特性,分析了热力系统执行机构的解析冗余,首次提出了在确定准静态子系统的基础上,利用RBF神经元网络构造控制器输出估计器,实现执行机构本身和其反馈传感器的故障诊断。本故障诊断方案已经应用在开原热电厂130 t/h煤粉炉的控制系统中,通过现场试验,证明本方法是有效的。 Considering the structure feature of operators in thermal system, the analytical redundancy of operators in thermal system is analyzed, and a new method to resolve the fault diagnosis of operators and their feedback sensors is proposed. A state observer is constructed by using RBF neural network to estimate the output of the controller after the quasi-static subsystem is selected. The technique has been applied in the boiler control system of Kaiyuan Power Plant.
机构地区 清华大学
出处 《电站系统工程》 北大核心 2003年第1期58-60,共3页 Power System Engineering
基金 国家经贸委最佳节能项目(case study 30)
关键词 RBF神经元网络 热力系统 执行机构 故障诊断 锅炉 送风机 thermal system operator fault diagnosis neural network
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参考文献5

二级参考文献23

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共引文献24

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