基于概率神经网络的燃气调压器故障诊断模型

基于概率神经网络的燃气调压器故障诊断模型

论文摘要

燃气调压器故障诊断对城镇燃气管网的安全运行有着十分重要的意义,通过对燃气调压器进行故障诊断为其正常运行提供可靠的依据显得极为重要。鉴于此,针对主流燃气调压器提出一种基于概率神经网络(PNN)的故障诊断模型,主要通过搭建的概率神经网络对同一燃气调压器的4种不同类型状态(关闭压力高、用气高峰压力低、喘振故障和正常状态)进行诊断。仿真结果表明,与目前已经应用于工程实践的燃气调压器故障诊断算法如经验模态分解(EMD)算法相比,该方法在故障诊断率和诊断用时两个指标上有明显优势,应用于工程实际问题具有良好的有效性和实用性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 概率神经网络的数据分类过程
  • 2 燃气调压器数据处理
  • 3 燃气调压器数据处理
  •   3.1 输入样本的收集和选取
  •   3.2 被诊断的原型故障
  • 4 仿真分析
  •   4.1 概率神经网络的训练与测试
  •   4.2 PNN与EMD燃气调压器故障诊断效果对比
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 安允,王亚慧,章富城

    关键词: 概率神经网络,燃气调压器,故障诊断,数据分类,数据处理,仿真分析

    来源: 现代电子技术 2019年17期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程,自动化技术

    单位: 北京建筑大学

    基金: 国家自然科学基金:高速循环“热”交变“力”耦合条件下涂层,基体界面元素扩散行为及对界面组织形成,涂层功能退化的作用机制(51271011)~~

    分类号: TU996.8;TP183

    DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.17.023

    页码: 109-113

    总页数: 5

    文件大小: 1599K

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