【摘 要】
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高炉煤气余压透平发电装置(Blast Furnace Top Gas Recovery Turbine Unit,TRT)是一种利用煤气高压高温进行能源回收的装置,能够为世界各国在节能减排和减少大气污染方面提供有效的处理方式。目前对于TRT的故障诊断多停留在关于机组振动产生的故障,而对于非振动所引起的故障研究较少。因此,本文从非振动导致故障的分析入手,采用神经网络中的技术手段对高炉液压伺服系统进行
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高炉煤气余压透平发电装置(Blast Furnace Top Gas Recovery Turbine Unit,TRT)是一种利用煤气高压高温进行能源回收的装置,能够为世界各国在节能减排和减少大气污染方面提供有效的处理方式。目前对于TRT的故障诊断多停留在关于机组振动产生的故障,而对于非振动所引起的故障研究较少。因此,本文从非振动导致故障的分析入手,采用神经网络中的技术手段对高炉液压伺服系统进行故障诊断研究。主要工作如下:1.针对TRT的非振动引起的故障,建立了TRT液压伺服系统的故障诊断系统并对该系统所包含的10个故障类型进行分类,利用数据处理技术分析确定不同类型的故障诱因并对它们进行特征提取。由于故障数据量不平衡无法简单通过分组的方式将中间数量分类,即分成与多数类同样组数,本文采用Bagging算法对数据进行预处理。2.针对TRT液压伺服系统的故障数据结构,本论文采用的模型结构将结合1D-CNN模块、Bi LSTM模块和Dense模块来学习不同节点数据之间的依赖与关联,在训练开始之前,剔除冗余数据。并利用MATLAB工具箱进行网络训练,分析给出各模型参数的选择过程,来确定各模型的最优层参数。3.将1D-CNN、Bi LSTM与Dense模型利用Bagging的方式进行集成学习,并将该方法用于实现TRT液压伺服系统故障诊断,通过投票的方法确定最终强分类器的输出结果,进而确定故障类型。从集成学习在不同类别样本分类问题中均获得了较大的分类准确度可以看出,通过Bagging的方式将不同性能的模型进行集成,可以最大化模型群在数据集上的性能,通过优势互补的思路使最终模型性能显著优于单模型的性能。因此,通过集成学习的方式可以大大提高系统出现故障时的正确判断率,从而可减少人力、物力,缩短检修时间,增加运行时数。
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