Biblioteca73.168 documentos en l韓ea

Art韈ulo

Application of CMAC Neural Network to Solar Energy Heliostat Field Fault DiagnosisAplicación de la red neuronal CMAC al diagnóstico de fallos en el campo heliostático de la energía solar

Resumen

Los campos de helióstatos de energía solar constan de numerosas plataformas de seguimiento solar. Como resultado, la detección de fallos es un problema muy complicado. En consecuencia, el presente estudio propone una red neural de modelo aritmético cerebeloso (CMAC) para el diagnóstico automático de fallos dentro del campo de helióstatos de acuerdo con las características de velocidad de rotación, vibración y temperatura de los sistemas de transmisión individuales de los helióstatos. En comparación con la red neuronal de función de base radial (RBF) y la red neuronal de retropropagación (BP) en el diagnóstico de fallos en el campo de helióstatos, los resultados experimentales muestran que la red neuronal propuesta tiene un tiempo de entrenamiento bajo, una buena robustez y un rendimiento de diagnóstico fiable. Como resultado, proporciona una solución ideal para el diagnóstico de fallos en campos de helióstatos modernos a gran escala.

  • Tipo de documento:
  • Formato:pdf
  • Idioma:Ingl閟
  • Tama駉: Kb

C髆o citar el documento

Esta es una versi髇 de prueba de citaci髇 de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citaci髇 de las respectivas fuentes.

Este contenido no est锟 disponible para su tipo de suscripci锟絥

Información del documento