那曲雷吉姆24伏遙控發(fā)電機(jī) |
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首先介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí),并提出了一種混合輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu),并詳細(xì)介紹了其模型結(jié)構(gòu)的辨識(shí)與其模型參數(shù)的訓(xùn)練方法。通過(guò)設(shè)計(jì)數(shù)值仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),來(lái)驗(yàn)證混合輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理還有分類變量的數(shù)據(jù)時(shí)的可行與優(yōu)越。
第5章,首先對(duì)FAST系統(tǒng)中得到數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,并介紹了對(duì)從FAST系統(tǒng)中得到的發(fā)電機(jī)狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法,構(gòu)造出原始的狀態(tài)特征樣本。考慮到原始的特征樣本特征較多,運(yùn)用隨機(jī)森林算法對(duì)原始的狀態(tài)特征樣本進(jìn)行特征提取。通過(guò)建立發(fā)電機(jī)組發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的正常行為下的狀態(tài)參數(shù)模型,對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),并與通過(guò)其他算法得出的模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。后通過(guò)建立殘差的多元高斯函數(shù)模型對(duì)發(fā)電機(jī)組發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行異常識(shí)別,并判斷其程度評(píng)估。
第6章,對(duì)研究成果進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)發(fā)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與異常識(shí)別進(jìn)行進(jìn)一步的展望,提出了接下來(lái)的需要解決的問(wèn)題與難點(diǎn)
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