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  • 基于振动信号分析的火力发电厂汽轮机异常运行识别方法

    Author(s):

    宋宇飞

    Publication Title:

    Wen Yuan (Middle School Edition) 2023 No.02

    Affiliations:

    国能濮阳热电有限公司

    Abstract:

    为了提高火电厂的运行安全,提高汽轮机异常运行识别的准确性,本文提出基于振动信号分析的火力发电厂汽轮机异常运行识别方法。首先,基于振动信号分析技术采集异常信号,分析出异常状态的信号分布现象;然后以此为基础,结合CNN网络与GRU网络,完成汽轮机异常运行状态检测模型的构建,实现对火力发电厂汽轮机异常运行的识别;最后利用实验证明所提方法的实用性。经实验结果可知,本文提出的汽轮机异常运行识别方法进行检测的异常振动信号最大误差不超过2个,证明本文提出方法的识别准确性较高,具有较好的识别效果。

    Keywords:

    汽轮机;火力发电厂;振动信号;异常识别

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