【摘 要】
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凝汽器是火电机组的重要辅助设备,为确保汽轮机组的热经济性和安全性,需准确检测出其早期潜伏性故障.首先引入粗糙集属性约简方法,将凝汽器系统的故障征兆参数空间划分为多个
【机 构】
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东北电力大学自动化工程学院,神华内蒙古呼伦贝尔发电有限公司,黑龙江省电力有限公司牡丹江水力发电总厂
【基金项目】
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吉林省科技发展计划青年科研基金资助项目（20130522171JH）
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凝汽器是火电机组的重要辅助设备,为确保汽轮机组的热经济性和安全性,需准确检测出其早期潜伏性故障.首先引入粗糙集属性约简方法,将凝汽器系统的故障征兆参数空间划分为多个子征兆参数空间,将其作为多Elman网络的输入,实现对凝汽器的初步诊断.然后利用D-S理论融合算法对各证据体信息进行融合,利用组合规则实现对凝汽器故障的最终诊断.最后以某厂300MW汽轮发电机组凝汽系统后轴故障为例建模仿真,结果表明：基于多Elman网络的信息融合比单一网络的诊断具有更精确的识别能力,置信区间为[0.967 80.968 6],
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