【摘 要】
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针对复杂恶劣环境下机组热力参数的数据监测及传感器故障诊断问题,建立了融合机理分析、核主元分析（kernel principle component analysis,简称KPCA）与径向基神经网络（radial ba
【机 构】
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浙江大学热工与动力系统研究所,浙江省制冷与低温技术重点实验室
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY13E060001)
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针对复杂恶劣环境下机组热力参数的数据监测及传感器故障诊断问题,建立了融合机理分析、核主元分析（kernel principle component analysis,简称KPCA）与径向基神经网络（radial basis function,简称RBF）的发电机组热力参数预测及传感器故障检测模型。首先,根据机理分析得到完备的辅助变量集,并利用核主元分析提取辅助变量的特征信息以有效处理发电机组中高维、强耦合的非线性数据;其次,将主元变量集输入径向基神经网络进行学习,实现热力参数的重构;最后,基于预测模型与窗
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