BP神經網絡在電廠制粉系統(tǒng)故障診斷中的應用研究.pdf

1、本文以重慶發(fā)電廠中間儲倉式制粉系統(tǒng)為主要研究對象，采用BP神經網絡技術，并結合混合型知識表示和知識獲取方法、基于知識的專家系統(tǒng)等技術，對制粉系統(tǒng)故障及其相關故障診斷系統(tǒng)進行了開發(fā)研究。完成了制粉系統(tǒng)相關實際故障樣本的整理，擴充了制粉系統(tǒng)故障及其相關故障診斷知識庫，建立了以0、1為征兆量的樣本以及相應BP神經網絡、故障診斷及解釋、數(shù)據(jù)查詢及分析等功能模塊，且采用DELPHI6.0編制了故障診斷系統(tǒng)程序，對制粉系統(tǒng)故障及其相關鍋爐滅火故障進

2、行了仿真實驗。 本文針對重慶發(fā)電廠制粉系統(tǒng)九種故障建立了以0、1為征兆量的故障樣本和相應的BP神經網絡模型，且在制粉系統(tǒng)故障及其相關故障樣本編輯過程中，應用了神經網絡產生規(guī)則式、框架式等知識表達方法，有效的表達制粉系統(tǒng)故障及其相關故障診斷知識，并且為保證數(shù)據(jù)的完整性，減少數(shù)據(jù)冗余，對數(shù)據(jù)庫進行了規(guī)范化處理，簡化了數(shù)據(jù)結構和避免了數(shù)據(jù)沖突。 本文在制粉系統(tǒng)故障及其相關故障診斷樣本訓練過程中，分析了隱層節(jié)點數(shù)、學習率等因素對