基于数据融合的超临界机组设备故障诊断研究

摘要：

超临界机组发电系统结构复杂且安全性能要求极高,故障诊断非常困难.结合模糊算法与DS证据理论,提出了一种新的故障诊断方法,从隶属度函数确定、模糊化处理、神经网络诊断,到运用DS证据理论进行数据融合,最终得出故障诊断结果.以某超临界机组发电系统的风机设备为例,应用该方法进行故障诊断,可快速、准确地找出故障概率较高的设备,针对故障及时给出建议并进行处理.

关键词：超临界机组、故障诊断、模糊算法、DS证据理论、数据融合

所属期刊栏目：40

分类号：TK229.2(蒸汽动力工程)

在线出版日期：2018-09-13（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：5-9