基于补偿模糊神经网络的核电百万千瓦级汽轮发电机的故障诊断

摘要

在独特的、自行设计的多功能核电百万千瓦级汽轮发电机试验台上,人工模拟了多种故障,选择反映其故障状态的不同频段参数组成特征向量,利用补偿模糊神经网络(CFNN)系统进行故障诊断分析.由于网络引入了补偿模糊神经元,使其容错率更高,系统更稳定.仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快,诊断精度高,而且适应性强等优点.