BP网络和Elman网络在凝汽器故障诊断中的比较与应用

摘要：

凝汽器工作状况好坏直接影响凝汽式汽轮发电机组运行的安全性和经济性。本文分别采用自适应梯度递减学习算法的BP网络和Elman网络用于凝汽器的故障诊断。将测试样本输入已经学习好的BP网络和Elman网络中，测试结果表明这两种网络正确诊断故障的概率都高达90％以上，但采用Elman网络的学习速度要比BP网络快一倍多，适合实时操作的场合。

关键词： 故障诊断 凝汽器 汽轮发电机组 自适应梯度递减学习算法 BP网络

作者: 周建萍 杨平

作者单位: 海电力学院电力与自动化工程学院,上海 200090

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年电站热工控制研讨会暨自动化信息化技术交流年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 104-107

在线出版日期: 2010-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）