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船用核动力装置发生故障时很多参数会发生变化,且参数的变化速度不同,因此有必要对这些参数进行融合处理,得到用于故障诊断的可靠征兆、在得到可靠征兆的基础上,利用基于Bayesian理论的融合诊断方法对故障进行诊断,随着故障现象的逐渐出现,诊断系统能够准确地判断故障类型。将该诊断方法应用于船用核动力装置的失水事故的诊断,利用安全分析得到充分性因子(Ls),用Bayesian公式进行融合计算,最终能够得到可靠的诊断结果,满足了船用核动力装置的故障诊断要求,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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基于神经网络D-S证据理论的汽轮机转子融合诊断系统研究 总被引:5,自引:0,他引:5
船用汽轮机转子作为汽轮机做功的主要部件,易发生故障.将数据融合技术应用到其故障诊断领域,采用神经网络与D-S证据理论相结合的理论方法,建立了汽轮机的融合诊断系统,对转子的几种常见故障进行诊断,在数据级上将特征量进行分类处理,能够从多方面反映系统状态,为准确诊断故障奠定了基础,特征级上采用多神经网络的方法克服了网络收敛速度慢的缺点,再经过决策级的融合计算,提高了诊断精度.通过诊断测试及对比试验证明该系统提高了汽轮机转子故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。 相似文献
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