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摘要:
基于BP神经网络,对某9F燃气轮机机组历史运行数据进行了建模与分析,提出了一种燃气轮机压气机叶片积垢导致其性能下降的分析方法,得到了燃气轮机压气机效率、压气机压比、压气机流量、燃气轮机功率四个性能参数偏差值随燃气轮机实际运行小时的变化曲线.结果表明,可将上述四个性能参数的实际运行值与理想状态下的运行值(神经网络预测值)偏差3%、3%、4%、5%作为压气机离线水洗的判据.据此,对9F燃气轮机机组现有的离线水洗周期进行优化,得出当前燃气轮机压气机积垢状态实际运行指导小时数为3000 h.该方法为燃气轮机离线水洗周期优化提供了一种思路,具有一定的工程应用价值.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的9F燃气轮机压气机离线水洗周期优化
来源期刊 燃气轮机技术 学科 工学
关键词 神经网络 效率 压比 流量 功率 离线水洗
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 设计计算与理论研究
研究方向 页码范围 47-53
页数 7页 分类号 TM611.31
字数 5642字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卞韶帅 9 16 3.0 3.0
2 黄新 6 14 3.0 3.0
3 陈家伦 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
效率
压比
流量
功率
离线水洗
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
燃气轮机技术
季刊
1009-2889
32-1393/TK
大16开
江苏南京市中央北路80号
1988
chi
出版文献量(篇)
1337
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4
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