基于改进支持向量机的风机性能在线监测平台研究

• 作者: 刘锦廉 戴谦 李非 王松岭 许小刚
• 来源期刊: 流体机械
• 学科: 工学
• 关键词: 风机 性能曲线模型 支持向量机 神经网络 优化 在线监测
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 页码范围: 26-31,70
• 页数: 7页
• 分类号: TH432.1
• 字数: 3488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2013.11.006

摘要

风机性能实时监测对电厂安全、经济运行具有重要意义，而对风机流量的准确实时监测是风机性能在线监测的关键。针对现场缺乏大管径流量准确测量手段的现状，本文采用风机无因次性能曲线中性能参数之间稳定的映射规律，并通过不同智能算法建立了风机全程流量测量模型，结果发现改进的支持向量机模型拟合精度更高，效果更好。最后，在改进支持向量机模型基础上，采用Visual Basic语言与Matlab混合编程方法，建立了风机性能在线监测平台，实现了对风机实际工况下的流量、性能的实时监测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松岭		210	2360	25.0	36.0
2	许小刚		21	136	5.0	11.0
3	刘锦廉		4	71	2.0	4.0
4	李非		14	21	3.0	3.0
5	戴谦		6	22	2.0	4.0