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摘要
磨煤机是火电厂的重要设备,其性能好坏会直接影响火电厂的运行。提出一种基于核极限学习机的磨煤机故障诊断方法,采用核函数代替极限学习机隐含层节点的特征映射,从而无需设置隐含层节点数。该方法通过核极限学习机建立故障诊断模型,然后利用粒子群算法对核极限学习机的参数进行优化。实例分析表明,与BP神经网络、SVM等方法相比,该方法的故障诊断准确率高,而且具有更短的训练时间和更好的泛化能力。
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单位华北电力大学; 云南电力试验研究院（集团）有限公司; 云南电力试验研究院(集团)有限公司
