【摘 要】
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为了能在早期发现压气机叶片积垢、叶片磨损腐蚀、进气口结冰和喘振4种常见故障,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)和支持向量机(SVM)的燃气轮机压气机故障预警方法.首先,利
【机 构】
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上海电力大学 自动化工程学院,上海200090;上海工业自动化仪表研究院有限公司,上海200233
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为了能在早期发现压气机叶片积垢、叶片磨损腐蚀、进气口结冰和喘振4种常见故障,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)和支持向量机(SVM)的燃气轮机压气机故障预警方法.首先,利用压气机特征参数正常历史数据建立多个单输入单输出预测模型,并将压气机的特征参数运行数据代入相应的模型,输出各参数预测值与实际值的残差曲线,设定报警阈值,超限报警.然后,利用正负偏离度方法提取报警点报警信息的故障样本,作为SVM的输入参数进行故障识别,对压气机的故障类型进行预警.结果表明:该模型输出预测误差在0.5％以内;该方法能够发现压气机的早期故障趋势,提取故障特征,对压气机故障类型进行预警,为燃气轮机压气机的故障预警提供了参考.
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