【摘 要】
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为了快速获取汽轮发电机运行参数及其分析处理结果,完成运行状态的判断识别,本文以某核电厂使用的汽轮发电机状态参数为分析依据进行监测研究。先分别以机器学习算法中的线性
【机 构】
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哈尔滨工程大学机电工程学院,中广核苏州热工研究院有限公司,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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为了快速获取汽轮发电机运行参数及其分析处理结果,完成运行状态的判断识别,本文以某核电厂使用的汽轮发电机状态参数为分析依据进行监测研究。先分别以机器学习算法中的线性回归和长短期记忆(LSTM)神经网络为数据处理方法,对2种方法得到的状态参数预测结果进行对比分析,确定以LSTM神经网络为状态监测核心算法,设计并搭建了汽轮发电机状态监测系统。之后采用传统的振动信号分析方法对汽轮发电机运行状态监测结果进行验证分析,保证监测结果准确可靠。实验结果表明:基于LSTM神经网络的状态监测方法能够有效处理运行参数,提取数据
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