【摘 要】
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在深入研究高加系统故障特征规律的基础上,提出一种结合最大故障分离度为目标的征兆寻优技术和神经网络,适用于不同负荷下高加给水系统程度迥异故障诊断的新方法。仿真诊断结
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在深入研究高加系统故障特征规律的基础上,提出一种结合最大故障分离度为目标的征兆寻优技术和神经网络,适用于不同负荷下高加给水系统程度迥异故障诊断的新方法。仿真诊断结果表明:在系统拓扑结构基本不变的前提下,该方法对不同负荷下程度迥异的高加故障均可得到具有高故障分离度的正确诊断结果,并可通过最优缩放倍率大致判断故障程度。该方法应用于高加故障诊断可大大减少神经网络训练样本的数量,增强故障诊断系统对不同负荷下程度迥异故障的诊断能力,改善系统现场应用效果。
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