基于模糊SOM神经网络的汽轮机通流部分故障诊断技术

摘要：

汽轮机通流部分长时间受到高温、高压、高流量等因素的影响,容易发生结垢、腐蚀、磨损、叶片断裂、主汽门卡涩等故障.由于故障类型多样、故障成因复杂,给故障的诊断和排查增加了难度.提出了一种基于模糊SOM神经网络的汽轮机通流部分故障诊断技术,该技术融合了模糊系统与神经网络,以汽轮机通流部分的故障样本作为训练对象,将经过训练后的模糊SOM神经网络进行模糊聚类分析,以便于快速、准确完成故障诊断.随后以某发电厂的300 MW机组作为研究对象,利用模糊SOM神经网络进行故障诊断,诊断结果为第5类故障(高压缸级组结构),SOM神经网络诊断结果与实际拆解诊断结果一致.

关键词：SOM神经网络、汽轮机、模糊聚类、故障诊断

分类号：TP183;TK268(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

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