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1 存在的问题
我厂四号机组大修后首次启机冲转,冲转前胀差信号1.08mm,随着汽轮机的转速升高胀差一直向负值增大,汽轮机转速升至2300rpm时,胀差显示-1.28mm,之后DCS画面上胀差显示突变至-7mm, 相似文献
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在火电厂中,汽轮机故障通常会导致轴承的异常振动,因此预测轴承的振动趋势能够为汽轮机故障提供借鉴依据,降低故障发生概率。针对振动数据具有随机性和波动性的问题,首先利用变分模态分解方法,将振动序列分解成一系列子模态,以降低振动序列的非平稳性。将分解出的分量作为最小二乘支持向量机(Least Squares Support Veetor Machine Classifiers,LSSVM)预测模型的输入,利用鲸鱼算法(Whale Optimization Algorthm,WOA)算法的寻优特性对LSSVM中的参数进行优化,从而建立超前一步预测模型,最后将各个子模态的预测结果相叠加,得到预测振动数据。为评估该模型的预测性能,以江苏某电厂的轴承振动实测数据为例进行仿真实验。结果表明,所提出的预测模型优于其他多种典型预测模型,表现出较好的预测性能。 相似文献
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根据某电厂4×300MW机组汽轮机胀差信号显示异常情况进行分析,找出了原胀差信号安装方式下存在的问题,并对胀差信号的安装和信号显示方式进行了改进。对同类机组胀差的信号的安装具有一定参考价值。 相似文献
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