锅炉控制系统故障诊断的基于神经网络的观测器法
本文结合传统的状态估计器故障诊断技术和神经网络技术,提出了用神经网络来构造状态观测器的故障检测和诊断方法.该方法具备传统状态观测器法的检测诊断速度快、实现简单,特别是能够恢复信号的特点.同时由于神经网络可以从实验数据获得非线性系统输入输出关系的映射,因而该方法不需要系统的数学模型.文中采用RBF网络结构,并用OLS方法来训练网络.在开原热电厂的锅炉控制系统中采用这一方法,实验表明该方法可以有效的检测、诊断传感器和执行机构的故障,同时还可以恢复信号,提高了控制系统的容错能力.
故障诊断 状态观测器 神经网络 煤粉锅炉 控制系统 热电厂
陈明 徐向东
清华大学热能工程系动力机械与工程教研组(北京)
国内会议
西安
中文
81-84
2002-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）