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为了提高燃气轮机故障诊断的效果,提出了一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)和改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)的故障诊断方法:基于自适应模糊神经网络构建燃气轮机故障诊断模型。针对自适应模糊神经网络受聚类参数影响较大的问题,采用手榴弹爆炸原理改进的人工蜂群算法对这些参数进行优化。仿真结果表明,与未优化的ANFIS模型和ABC-ANFIS模型相比,IABC-ANFIS可以更稳定、准确地识别故障,为燃气轮机故障诊断提供实际参考。 相似文献
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为解决卡尔曼滤波算法难以实现燃气轮机多传感器故障诊断的难题,提出一种基于混合算法的燃气轮机多传感器故障诊断方法。首先,基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法构建了一组滤波器,每个滤波器对状态的最优估计被定义为故障检测因子用于传感器故障的特征提取;然后,利用基于密度的聚类算法对故障检测因子进行聚类以实现故障传感器的检测和隔离;最后,利用极大似然估计方法(MLE)实现故障传感器故障严重程度的估计。所提出的方法在GT25000三轴燃气轮机模拟机上进行了仿真验证,仿真结果表明:所提方法有效,多传感器故障诊断的准确率高于95%。 相似文献
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压气机是燃气轮机的重要设备,其性能的高低直接影响燃机最大输出能力及性能,而压气机进口可转导叶开度的变化,对提升压气机的运行效率及联合循环能效水平具有重要影响。目前可转导叶调节系统由于设备复杂、频繁动作,存在潜在故障风险。针对气路调节系统故障,从系统结构和装配标准角度提出分析故障的方法,并在同类型机组进行推广应用,结果表明该方法可以快速实现故障诊断,帮助检修人员尽早发现故障部件和部位。针对此类设计结构问题,给出设计制造优化建议,并从现场安装、停机检修、运行维护方面提出综合运维策略,保证机组安全稳定运行,为今后相似机组运维提供参考。 相似文献
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对燃气轮机润滑油系统常见故障原因进行了分析,并结合专家知识建立了润滑油系统故障知识库;在此基础上将RBF人工神经网络引入燃气轮机装置故障诊断中来,由于采用了一种动态RBF网设计方法,使得神经网络的规模较小同时具有较高的泛化能力,提高了神经网络的诊断速度及准确性. 相似文献
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针对目前燃气轮机基于数据驱动的故障诊断技术诊断精度有待提升的问题,建立某型号燃气轮机的热力学模型并植入故障特征构造训练样本,在此基础上训练一种基于注意力机制的卷积神经网络与长短期记忆网络结合的神经网络模型。卷积层和注意力机制模块提取燃气轮机多维度的故障特征,长短期网络层进行时序动态故障参数处理。研究表明:相比于典型卷积神经网络,这种神经网络模型不仅能够识别多种故障的动态特征,对于各类故障的诊断能力均可达到93%以上,且加入注意力机制模块后对于不同的故障类型诊断准确率最高提升约3%。 相似文献
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燃气轮机多元模糊神经网络诊断模型的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对基于热力参数的燃气轮机8种典型常用故障,提出了一种亲的适用于燃气轮机故障诊断的多元模糊神经网络模型。用具有代表性的故障样本训练该网络,就可以对不同大气温度,不同负荷下的常见故障进行诊断。 相似文献