凝给水系统故障分析及其诊断技术研究 李成钿

u-Рation of the main equipment and expert experience， a new fault knowledge base was established， includingРhaving online fault diagnosis realized for the condensation and feed-water system， and the deep belief neuralРnetwork （DBNN） applied to established a fault diagnosis model. The results show that， the accuracy of thisРdeep belief neural network-based fault diagnosis model can stay at 98%.РKey words fault diagnosis， condensation and feed-water system， fault knowledge base， DBNNРР■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■РР 严 正 声 明РР 接各大数据库通知，我刊已发表的个别稿件重复率超标，而我刊接收稿件时重复率已控制在 15%以下，故Р 此敬告作者：若因作者一稿多投，或因未能妥善保管自己的稿件造成他人在他刊先发，导致在我刊出刊前重复Р 率超标的，本刊将对此稿件做退稿处理，费用概不返还。