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基于信息熵和bp神经网络的故障分类方法!.pdf
第33卷第3期 电力科学与工程 V01．33．No．3
2017年3月 ElectricPowerScienceand Mar．，2017
Engineering
doi：10．3969／j．ISSN．1672—0792．2017．03．009
基于信息熵和BP神经网络的故障分类方法
孙海蓉1，王 蕊1”，耿军亚1，2
(1．华北电力大学控制与计算机工程学院，河北保定071003；
2．华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心，河北保定071003)
摘要：为了实现电厂运行中设备故障类型的快速、准确判断，解决神经网络因输入量增多导致收敛速度
大幅降低的问题，将基于近似决策熵模型的属性约简算法结合BP神经网络进行故障分类预测。基于信
息熵的属性约简算法对故障样本数据进行预处理，得到约简决策表，将约简数据样本作为BP神经网络
的输入进行训练，预测故障分类。将该方法用于汽轮机振动故障诊断，结果表明：有效降低了神经网络
的输入维数，简化了网络结构，获得了较高的分类精度，同时降低了计算开销，对快速判断故障类型，
提高维修效率，具有工程实用价值。
关键词：粗糙集；神经网络；近似决策熵；故障分类预测；汽轮机
中图分类号：TPl8文献标识码：A 文章编号：1672—0792(2017)03—0049一06
FaultClassificationPredictionBasedon and
Entropy
BPNeuralNetwork
SUN
Hairon91，WANGRuil一，GENGJunyal’2
ofControland ChinaElectricPower 07
(1．School ComputerEngineering，Noah University，Baoding1003，
ResearchCenterof ControlforPower
China；2．Hebei Generation，
Engineering SimulationOptimized
Noah Power
ChinaElectric University．Baoding071003，China)
normal ofa
AbstractInordertodeterminethefault and the operationpowerplant，
typequicklyaccuratelyduring
andsolvethe thatthe rateofNeural withtheincrease
problem convergence Network(NN)decreasesdramatically
of decisionentro—
ofthe new schemebasedon was model
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