【摘 要】
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本文提出了一种基于样本熵的燃气-蒸汽联合循环机组稳态判断方法,利用样本熵对信号的趋势变化及波动幅度的敏感性,获取目标序列的稳态因子,从而进行海量数据的筛选与归类。对
【机 构】
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东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室,大唐苏州热电有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51176030）
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本文提出了一种基于样本熵的燃气-蒸汽联合循环机组稳态判断方法,利用样本熵对信号的趋势变化及波动幅度的敏感性,获取目标序列的稳态因子,从而进行海量数据的筛选与归类。对几种典型仿真信号进行样本熵分析,讨论样本熵与信噪比的关系。并将样本熵用于燃气蒸汽联合循环重要参数稳态运行数据的优选。结果表明：样本熵对信号的趋势变化及波动幅度的识别能力较高,利用样本熵进行稳态判断可行;利用该优选的样本数据进行燃机特性的神经网络建模,有效提高了模型精度,大大降低了模型测试的误诊率。
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