【摘 要】
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汽轮机的故障诊断对整个电厂的安全运行意义重大。根据热力参数建立计算模型可以及早地观测到性能退化趋势,预测设备故障类型。本文采用特征通流面积的方法建立汽轮机系统性能退化模型,模拟系统故障样本与测试样本,建立设备故障样本库。通过使用改进的KNN(K-nearest neighbor)算法,基于汽水系统热力参数变化规律,计算当前机组运行数据样本相对于设备故障样本的相似度,判定当前机组各设备已发生故障的概率。通过对某S109FA联合循环机组汽轮机研究结果表明,特征通流面积在不同工况下的计算误差均在5%以内,满足工
【机 构】
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东南大学能源热转换及过程测控教育部重点实验室
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017-I-0002-0002)。
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汽轮机的故障诊断对整个电厂的安全运行意义重大。根据热力参数建立计算模型可以及早地观测到性能退化趋势,预测设备故障类型。本文采用特征通流面积的方法建立汽轮机系统性能退化模型,模拟系统故障样本与测试样本,建立设备故障样本库。通过使用改进的KNN(K-nearest neighbor)算法,基于汽水系统热力参数变化规律,计算当前机组运行数据样本相对于设备故障样本的相似度,判定当前机组各设备已发生故障的概率。通过对某S109FA联合循环机组汽轮机研究结果表明,特征通流面积在不同工况下的计算误差均在5%以内,满足工
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