基于多傳感器信息融合技術的煙氣輪機故障診斷方法研究.pdf

1、煙氣輪機機組是煉油廠催化裂化裝置中的大型旋轉機械，保障煙氣輪機的安全可靠運行，實現科學維護十分重要，因此對其進行故障診斷具有重要的意義。目前，信息融合技術作為故障診斷的一種新的研究方法正在發(fā)揮著越來越重要的作用。
　　 提出了基于BP神經網絡與D-S證據理論相結合的信息融合方法，該方法結合了兩者的優(yōu)點，神經網絡可以獲得基本概率賦值，起到領域專家的作用，并且經過神經網絡處理的數據，可近似認為數據間是相互獨立的，可彌補D-S證據理論

2、的不足，另外，D-S證據理論可縮短BP網絡訓練的時間，同時也可使神經網絡結構變得透明。
　　 利用MATLAB設計了BP神經網絡程序用于網絡訓練，并編制了基于c＃的D-S理論算法程序，用于數據處理。
　　 以本特利RK4型轉子實驗臺為應用對象，設計了轉子不平衡和轉子不對中兩種典型故障并進行融合方法的實驗驗證，試驗結果表明采用該診斷方法可以得到較好的診斷效果。
　　 在分析目前國內外煙氣輪機故障診斷方法研究和應用現