【摘 要】
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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EIman网络用于凝汽器的故障诊断。将测试样本输入
【机 构】
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上海电力学院电力与自动化工程学院，上海 200090
【出 处】
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2010年电站热工控制研讨会暨自动化信息化技术交流年会
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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EIman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EIman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EIman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。
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