【摘 要】
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针对火电机组热力参数传感器中多故障模式识别问题,同时为了克服参数随机性和离群点给ELM隐含层输出矩阵带来的病态现象,提出了一种基于拉普拉斯特征映射（LE）和极限学习机（ELM）的
【机 构】
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华东交通大学现代教育技术中心,华东交通大学电气与自动化工程学院
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针对火电机组热力参数传感器中多故障模式识别问题,同时为了克服参数随机性和离群点给ELM隐含层输出矩阵带来的病态现象,提出了一种基于拉普拉斯特征映射（LE）和极限学习机（ELM）的热力参数传感器故障诊断模型。该方法首先利用LE算法提取传感器的故障特征参量,并保持高维数据的距离相似性,减少离群点的出现,接着利用ELM作为故障模式的训练和诊断分类器。最后通过热力参数传感器的故障诊断实例验证了方法的有效性,实验结果表明,采用LE-ELM的组合进行热力参数传感器故障诊断相比其他方法具有更高的诊断准确率。
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