作者：刘海军; 邢友文; 菅云峰; 张恒远; 毕肇骏独立成分分析异常检测神经网络汽轮机状态监测
摘要：现代汽轮机由于结构紧凑,复杂,运行工况恶劣,导致传统的监测手段无法准确地反映设备的运行状态。传感器由于各个部件之间的耦合影响导致采样数据不稳定、不确定,也不能及时反映该部件的运行状态。因此,基于变工况条件下的实际运行问题,本文提出了基于独立成分分析的汽轮机状态监测方法。该方法能够将各个部件之间的互相影响进行分离,从而得到定义该部件运行的稳定状态参数。经过实验对比,发现利用经过独立成分分析的数据进行状态监测和异常检测,其模型误差要比利用原始数据的误差小30%。因此,该方法针对大型变工况汽轮机的状态监测具有很大的实际指导意义。
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