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該文提出一個有效的基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和狀態(tài)數(shù)據(jù)融合的汽輪發(fā)電機智能估計方法。文中闡述了其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學習算法、特征提取及綜合決策方法。該模型同
時利用了故障樣本及專家經(jīng)驗知識，并通過不斷學習新的樣本獲取新的知識，模型將越來越完善。仿真結(jié)果表明，該網(wǎng)絡(luò)模型和信息融合方法是可行和有效的。
關(guān)鍵詞：多傳感器融合；徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；發(fā)電機；狀態(tài)估計
時利用了故障樣本及專家經(jīng)驗知識，并通過不斷學習新的樣本獲取新的知識，模型將越來越完善。仿真結(jié)果表明，該網(wǎng)絡(luò)模型和信息融合方法是可行和有效的。
關(guān)鍵詞：多傳感器融合；徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；發(fā)電機；狀態(tài)估計
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