原文服务方: 热力透平       
摘要:
将以机器学习为基础的设备故障预警技术应用到油动机系统状态监测上,实现设备早期故障的诊断,可有效提高油动机系统运行的可靠性。通过总结调门油动机常见的故障现象,分析归纳了故障的机理和特点,并根据故障预警目标优化了调门油动机多传感器网络,搭建了油动机运行状态数据采集系统。设计了调门油动机故障注入试验方案,获取了不同故障阶段的油动机状态原始数据,基于SVDD算法实现了调门油动机内泄漏故障趋势的准确预报及严重程度的定量评价。研究成果可为同类型汽轮机EH系统状态监测及故障预警提供参考。
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文献信息
篇名 基于支持向量数据描述的油动机故障预警研究
来源期刊 热力透平 学科 工学
关键词 调门油动机 多传感器网络 状态监测 支持向量数据描述 故障预警
年,卷(期) 2022,(4) 所属期刊栏目 控制系统
研究方向 页码范围 290-294
页数 4页 分类号 TK263.8
字数 语种 中文
DOI 10.13707/j.cnki.31-1922/th.2022.04.012
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研究主题发展历程
节点文献
调门油动机
多传感器网络
状态监测
支持向量数据描述
故障预警
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
热力透平
季刊
1672-5549
31-1922/TH
大16开
1972-01-01
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