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基于LS-SVM的一次风机振动在线监测及故障预警
被引量：
5
1
作者
欧阳刚
《现代电子技术》
北大核心
2017年第7期120-123,共4页
针对火电厂一次风机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型的问题,将智能数据挖掘方法应用于风机设备故障预警和诊断中。通过对风机典型运行特性进行分析,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的一次风机振动状...
针对火电厂一次风机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型的问题,将智能数据挖掘方法应用于风机设备故障预警和诊断中。通过对风机典型运行特性进行分析,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的一次风机振动状态估计和故障预警方法。结合山西河曲发电厂1号机组的1#一次风机历史运行数据,应用Matlab对提出的方法进行验证和分析。研究结果表明,该预测方法有较高的估计精度,能够及时辨别一次风机在运行中的振动异常,适用于火电厂辅机设备的故障诊断,具有一定的工程应用价值。
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关键词
一次风机
在线监测
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
故障预警
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题名
基于LS-SVM的一次风机振动在线监测及故障预警
被引量：
5
1
作者
欧阳刚
机构
晋能电力集团有限公司嘉节燃气热电分公司设备管理部
出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第7期120-123,共4页
文摘
针对火电厂一次风机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型的问题,将智能数据挖掘方法应用于风机设备故障预警和诊断中。通过对风机典型运行特性进行分析,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的一次风机振动状态估计和故障预警方法。结合山西河曲发电厂1号机组的1#一次风机历史运行数据,应用Matlab对提出的方法进行验证和分析。研究结果表明,该预测方法有较高的估计精度,能够及时辨别一次风机在运行中的振动异常,适用于火电厂辅机设备的故障诊断,具有一定的工程应用价值。
关键词
一次风机
在线监测
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
故障预警
Keywords
primary air fan
online monitoring
least-square support vector machine
fault warning
分类号
TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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被引量
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1
基于LS-SVM的一次风机振动在线监测及故障预警
欧阳刚
《现代电子技术》
北大核心
2017
5
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