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基于FAHP和ANN的锅炉风险评估技术研究

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针对传统的锅炉故障诊断方法中神经网络模型结构复杂,信号繁多、训练时间长等缺点,提出了一种基于FAHP和ANN结合的风险评估研究方法;采用FAHP分析锅炉的安全层次结构.通过对影响锅炉安全状态的若干因素之间隶属度的判别,构造出反映人类专家经验与客观事实一致性的模糊矩阵,进而定量地计算出各因素的权重系数;选择权重系数较大的因素作为锅炉安全ANN模型的输入,从而得到锅炉的安全层级;经实际验证,此方法既保留了关键信息,又剔除了冗余信息的干扰,从而简化了ANN的结构,缩短了运算时间,在保持评估准确性的前提下,满足了锅炉安全评估快速性的要求.

模糊层次分析法、人工神经网络、锅炉、风险评估

19

V240.2(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

南京工业大学学科基金和江苏省工业装备数字制造与控制技术重点实验室开放基金BM2007201

2011-06-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

392-394

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