【摘 要】
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汽轮机正常运行工况的数据比较容易采集,而故障数据的采集存在一定的困难。针对这种情况,采用自编码神经网络对汽轮机高压缸内三个级组的运行数据进行建模,用正常运行工况下的数据训练模型之后对未知工况数据进行重构分析。通过分析,重构前后压降、温差以及效率的变化情况与常见通流故障结垢、磨损、等发生时相关参数的表现,最终分析得出高压缸的一段抽汽到高压排汽这一级组发生了磨损故障的结论。
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院,上海汽轮机厂有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB606101)。
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汽轮机正常运行工况的数据比较容易采集,而故障数据的采集存在一定的困难。针对这种情况,采用自编码神经网络对汽轮机高压缸内三个级组的运行数据进行建模,用正常运行工况下的数据训练模型之后对未知工况数据进行重构分析。通过分析,重构前后压降、温差以及效率的变化情况与常见通流故障结垢、磨损、等发生时相关参数的表现,最终分析得出高压缸的一段抽汽到高压排汽这一级组发生了磨损故障的结论。
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