LM算法的回热系统故障诊断人工神经网络模型

骆贵兵; 李崇祥

doi:10.19666/j.rlfd.2004.10.005

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 读者登录期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

LM算法的回热系统故障诊断人工神经网络模型

更新时间：2025-09-28

- LM算法的回热系统故障诊断人工神经网络模型
- A FAULT DIAGNOSIS MOOEL BASED ON LM NEURAL NETWORK FOR REGENERATIVE HEAT SYSTEM
- 热力发电 2004年第10期页码：15-18
- 作者机构：
  
  1. 西安交通大学,陕西,西安,710049
  2. ,陕西,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19666/j.rlfd.2004.10.005
  中图分类号： TM76
- 纸质出版：2004
- 稿件说明：
移动端阅览
骆贵兵, 李崇祥. LM算法的回热系统故障诊断人工神经网络模型[J]. 热力发电, 2004,(10):15-18.

LUO Guibing, LI Chongxiang. A FAULT DIAGNOSIS MOOEL BASED ON LM NEURAL NETWORK FOR REGENERATIVE HEAT SYSTEM[J]. Thermal power generation, 2004, (10): 15-18.
骆贵兵, 李崇祥. LM算法的回热系统故障诊断人工神经网络模型[J]. 热力发电, 2004,(10):15-18. DOI： 10.19666/j.rlfd.2004.10.005.

LUO Guibing, LI Chongxiang. A FAULT DIAGNOSIS MOOEL BASED ON LM NEURAL NETWORK FOR REGENERATIVE HEAT SYSTEM[J]. Thermal power generation, 2004, (10): 15-18. DOI： 10.19666/j.rlfd.2004.10.005.

摘要

对火电厂回热系统的故障进行分析

提出了基于Levenberg Marquardt神经网络算法的回热系统故障诊断模型

其算法是梯度法与高斯牛顿法的结合。仿真结果表明

该模型显著缩短了训练时间

降低了跟踪误差

具有很高的准确性

优于常规BP神经网络算法模型

适合用于在线学习与监测

Abstract

Faults in regenerative heat system of the power plant have been analysed

and a new fault diagnosis model based on levenbergMarquardt (LM) neural network for regenerative heat system being put forward. The LM algorithm is a combination of the gradient decent algorithm with the GaussNewton algorithm. Results of simulation show that the new model has greatly reduced the training time and the tracking error

having very high accuracy

being more superior than traditional BP neural network algorithm model

and suitable for online training and monitoring.

关键词

Keywords

references

浏览量

188

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于质量单元矩阵分析法的回热系统给水焓升最佳分配

超超临界1 000 MW机组加热器对系统热耗率的影响

汽轮发电机组神经网络故障诊断方法研究

提高引进型300MW机组回热系统安全经济性

汽轮机组凝汽器故障诊断方法的分析研究