免疫遺伝システムの調節原理と再帰最小二乗法を適用し、新しいRBFネットワークモデルを構築し、特徴パラメータ情報エントロピーを計算することによって、故障診断の知識ベースを迅速かつ正確に確定できます。このモデルと知識ベースを蒸気タービンの流れ部分の故障診断に適用した実験結果では、このモデルは収束速度が速く、高い精度を持ち、優れた汎用能力を示すことを示しました。この方法を使用して発電所の1台300MWユニットの実際の診断を行い、結果として、高圧シリンダースケールおよび高圧シリンダー調整弁チャネルスケールが判定され、これは蒸気タービンの流れ部分の故障診断の要件を完全に満たしています。

RBFニューラルネットワーク；蒸気タービン；流れ；特徴パラメータ；故障診断