【摘 要】
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燃气轮机的故障诊断需确定机组发生故障的准确时间，以获取故障时机组的运行工况与环境状况，但由于噪声干扰，机组健康数据与故障数据相互混合，难以将两种数据区分。为了消减噪声对聚类效果的影响，在传统的t-SNE算法基础上，引入了时间因子；再利用二维网格聚类方法对t-SNE算法的降维数据进行处理，快速区分出不同数据的健康状态，以确定故障发生的准确时间。利用Matlab Simulink中构建的某型燃气轮机压
【机 构】
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国家石油天然气管网集团有限公司西气东输分公司
【基金项目】
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国家管网集团科技项目“管道大数据分析与应用研究项目之专项二‘压缩机组故障智能诊断与大数据分析研究’”，WZXGL202107；
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燃气轮机的故障诊断需确定机组发生故障的准确时间，以获取故障时机组的运行工况与环境状况，但由于噪声干扰，机组健康数据与故障数据相互混合，难以将两种数据区分。为了消减噪声对聚类效果的影响，在传统的t-SNE算法基础上，引入了时间因子；再利用二维网格聚类方法对t-SNE算法的降维数据进行处理，快速区分出不同数据的健康状态，以确定故障发生的准确时间。利用Matlab Simulink中构建的某型燃气轮机压气机性能衰减机理模型，创建了一组压气机性能衰减仿真数据集对引入时间因子的t-SNE算法进行验证，结果表明新算法优于其他处理方法。引入时间因子的t-SNE算法的燃气轮机故障诊断法能够快速、准确地确定机组的故障发生时间点，可为燃气轮机健康状态监测与故障诊断提供技术支持。
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