基于小波神经网络的锅炉故障诊断及应用研究

摘要：

锅炉作为燃烧的核心设备,其安全运行至关重要,由于锅炉结构复杂,损伤、磨损、酸气腐蚀以及操作不当均会引起故障,为了有效地避免故障,本文将小波变换和神经网络相结合构成小波神经网络用于锅炉故障诊断.实验结果表明,小波神经网络充分继承了小波变换和神经网络的优点,该方法具有良好的故障诊断能力,在故障诊断的准确度上明显地优于BP神经网络.

关键词：锅炉、小波神经网络、故障诊断、BP神经网络

分类号：TP273+.5(自动化技术及设备)

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：109-112,116