کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10282067 | 502002 | 2005 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Evolution strategy for gas-turbine fault-diagnoses
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ANNTQMMOPANumber of generationsMSAsopATPMGPAEvolution strategy - استراتژی تکاملGenetic algorithm - الگوریتم ژنتیکProbability density function - تابع چگالی احتمالDiagnostics - تشخیصnumber of measurements - تعداد اندازه گیری هاBBN - سوخت زیستیBayesian belief network - شبکه اعتقادی بیزیArtificial neural-network - شبکه های عصبی مصنوعیHigh pressure - فشار بالاtotal quality management - مدیریت کیفیت جامعPopulation size - میزان جمعیتPdf - پی دی افPerformance - کارایی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
The aim of this investigation is to be able to diagnose gas-path faults in gas turbines by minimising the differences between the observed and simulated data for the engine's behaviour. The simulated data are generated using a known set of faults as the input to the engine-behaviour aero-thermo model and an appropriate objective function is minimised to yield the best solution to the problem. The application of evolution strategy (ES) in the search for this minimum is an effective, flexible, robust and reliable way of solving engine-diagnostics problems. Adopting this approach leads to a considerable reduction in the overall time taken to obtain a convergent solution when compared with that required using a simple genetic-based algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 81, Issue 2, June 2005, Pages 222-230
Journal: Applied Energy - Volume 81, Issue 2, June 2005, Pages 222-230
نویسندگان
S.O.T. Ogaji, S. Sampath, L. Marinai, R. Singh, S.D. Probert,