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基于频谱及轴心轨迹图的汽轮机故障诊断
被引量：
1
1
作者
高俊如
孙亚军
班
牧
原
《热力发电》
CAS
北大核心
2014年第8期140-142,146,共4页
采用频谱及轴心轨迹图的方法提取仿真台得到的故障振动信号特征,分别建立子BP神经网络,并采用D-S证据理论对子BP神经网络的输出进行融合(多层信息融合)方法,从不同侧面对故障进行诊断。结果表明:采用多层信息融合方法的故障诊断置信度...
采用频谱及轴心轨迹图的方法提取仿真台得到的故障振动信号特征,分别建立子BP神经网络,并采用D-S证据理论对子BP神经网络的输出进行融合(多层信息融合)方法,从不同侧面对故障进行诊断。结果表明:采用多层信息融合方法的故障诊断置信度比频谱方法提高约0.03,比轴心轨迹图方法提高0.4,效果显著;对故障类型的识别准确率具有显著提高。
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关键词
汽轮机
故障诊断
频谱
轴心轨迹
子BP神经网络
D-S证据理
多层信息融合
置信度
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职称材料
题名
基于频谱及轴心轨迹图的汽轮机故障诊断
被引量：
1
1
作者
高俊如
孙亚军
班
牧
原
机构
河北工程大学水电学院
出处
《热力发电》
CAS
北大核心
2014年第8期140-142,146,共4页
基金
河北省自然科学基金(F2012402021)
文摘
采用频谱及轴心轨迹图的方法提取仿真台得到的故障振动信号特征,分别建立子BP神经网络,并采用D-S证据理论对子BP神经网络的输出进行融合(多层信息融合)方法,从不同侧面对故障进行诊断。结果表明:采用多层信息融合方法的故障诊断置信度比频谱方法提高约0.03,比轴心轨迹图方法提高0.4,效果显著;对故障类型的识别准确率具有显著提高。
关键词
汽轮机
故障诊断
频谱
轴心轨迹
子BP神经网络
D-S证据理
多层信息融合
置信度
Keywords
steam turbine
fault diagnosis
spectrum
shaft center orbit
BP-neural network
D-S evidence theory
multi-level information fusion
confidence
分类号
TK268.1 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于频谱及轴心轨迹图的汽轮机故障诊断
高俊如
孙亚军
班
牧
原
《热力发电》
CAS
北大核心
2014
1
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