| 基于核主元分析和GRU神经网络的电站辅机故障预警研究 |
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| 引用本文： | 姜兴华,韩万里,茅大钧.基于核主元分析和GRU神经网络的电站辅机故障预警研究[J].热能动力工程,2021,36(7):93. |
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| 作者姓名： | 姜兴华 韩万里 茅大钧 |
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| 作者单位： | 国家能源集团福建能源有限责任公司,福建 福州 350014;上海电力大学 自动化工程学院,上海 200090 |
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| 基金项目： | 上海市"科技创新行动计划"地方院校能力建设专项项目（19020500700） |
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| 摘 要： | 为解决电站辅机运行工况多变、结构复杂以及故障频发等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)和门控循环单元(GRU)神经网络的电站辅机故障预警方法。通过核主元分析法提取电站辅机设备故障征兆参数,进行原始数据的约简。采用GRU神经网络进行电站辅机设备故障预警模型的建立。以神华福建某电厂HP843/Dyn中速磨煤机为例进行故障预警模型的训练、测试以及验证,该方法可以有效且提前发现中速磨煤机故障征兆。
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| 关 键 词： | 电站辅机 核主元分析 门控循环单元神经网络 中速磨煤机 故障预警 |
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