資料介紹
針對火電廠一次風(fēng)機(jī)運(yùn)行工況復(fù)雜和多狀態(tài)變量強(qiáng)耦合特性而難以構(gòu)建設(shè)備精確模型問題,將智能數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警和診斷中。通過對風(fēng)機(jī)典型運(yùn)行特性進(jìn)行分析,提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)( LS-SVM)的一次風(fēng)機(jī)振動狀態(tài)估計和故障預(yù)警方法。結(jié)合山西河曲發(fā)電廠1號機(jī)組的1#-次風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),應(yīng)用M atlab對所提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證和分析。研究結(jié)果表明,該預(yù)測方法有較高的估計精度,能夠及時辨別一次風(fēng)機(jī)在運(yùn)行巾的振動異常,適用于火電廠輔機(jī)設(shè)備的故障診斷,具有一定的工程應(yīng)用價值。
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