| 基于XGBoost算法的汽轮机转子故障原因定位方法 |
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| 引用本文： | 王新伟,钱虹,冷述文,杨宝清.基于XGBoost算法的汽轮机转子故障原因定位方法[J].动力工程学报,2021,41(6):460-467. |
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| 作者姓名： | 王新伟 钱虹 冷述文 杨宝清 |
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| 作者单位： | 上海电力大学自动化工程学院,上海200090;上海电力大学自动化工程学院,上海200090;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200090;华能山东发电有限公司,济南250014;华能临沂发电公司,山东临沂276016 |
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| 摘 要： | 提出了基于XGBoost算法的汽轮机转子故障原因定位方法,首先对由故障类型和相关参数组成的原始样本集进行特征分析,评估各特征的重要度,然后利用XGBoost算法构建汽轮机转子故障原因定位模型,利用转子故障数据对模型进行训练和测试,最后将具体的故障原因链接到故障知识库,采取相应的故障修复措施.结果 表明:相比随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)模型,XGBoost模型可有效识别汽轮机转子3种故障类型下的9种故障原因,其分类准确率更高.
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| 关 键 词： | 汽轮机转子 XGBoost算法 故障类型 运行参数 故障原因定位 故障知识库 |
Fault Location of Steam Turbine Rotor Based on XGBoost Algorithm |
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| WANG Xinwei,QIAN Hong,LENG Shuwen,YANG Baoqing.Fault Location of Steam Turbine Rotor Based on XGBoost Algorithm[J].Journal of Power Engineering,2021,41(6):460-467. |
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| Authors: | WANG Xinwei QIAN Hong LENG Shuwen YANG Baoqing |
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