为了提高汽轮机故障诊断精度，该文以汽轮机的频谱成分为输入量，以汽轮机故障类型为输出量，采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，建立了基于GA-BP神经网络的汽轮机故障诊断模型。采用某汽轮机样本数据进行仿真分析，并与其他汽轮机故障诊断方法进行对比。结果表明，GA-BP神经网络模型的诊断结果出现2次误诊断，诊断精度为96.67%，诊断精度高于其他方法，验证了该文所提汽轮机故障诊断方法的实用性。
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