%0 Journal Article
%T 基于频谱及轴心轨迹图的汽轮机故障诊断
%A 高俊如
%A 孙亚军
%A 班牧原
%J 热力发电
%P 140-142
%D 2014
%X 采用频谱及轴心轨迹图的方法提取仿真台得到的故障振动信号特征,分别建立子bp神经网络,并采用d？s证据理论对子bp神经网络的输出进行融合(多层信息融合)方法,从不同侧面对故障进行诊断。结果表明:采用多层信息融合方法的故障诊断置信度比频谱方法提高约0.03,比轴心轨迹图方法提高0.4,效果显著；对故障类型的识别准确率具有显著提高。
%K 汽轮机
%K 故障诊断
%K 频谱
%K 轴心轨迹
%K 子bp神经网络
%K d？s证据理
%K 多层信息融合
%K 置信度
%U http://rlfd.paperopen.com//oa/darticle.aspx?type=view&id=201408027