摘要
화력 발전소 히트 재생 시스템의 고장에 대한 분석이 이루어지고, 르벤버그-마콰르트 신경망 알고리즘을 기반으로 한 히트 재생 시스템 고장 진단 모델이 제안되었습니다. 시뮬레이션 결과는 이 모델이 교육 시간을 현저히 줄이며, 추적 오차를 감소시키고, 높은 정확성을 갖추고, 전통적인 BP 신경망 알고리즘 모델을 능가하며 온라인 학습과 모니터링에 적합하다고 보여줍니다.
关键词
신경망; LM 알고리즘; 히트 재생 시스템; 고장 진단; 열력 시스템; 가열기