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50 MW背压机组汽轮机由于缸体结构特殊性,在启动及运行过程中存在偏心摆动故障风险,并且缺乏有效的监测预警手段,严重影响了机组运行的安全性。因此,缸体偏心摆动故障的提前预警非常重要。通过设计缸体偏移放大机构进行故障的监测,获取建立数理模型所需的偏心摆动数据。选择神经网络进行数据驱动建模,得到了2个时序预测模型,并研究了输入输出参数对预测精度的影响。通过选取合理的预警值及判定规则,实现了对偏心摆动故障的有效预警,开发了实时监测及故障预警装置。所提方法对避免50 MW机组偏心摆动故障带来的设备损坏具有重