数据驱动的燃气涡轮机跳闸预警方法的研究

摘要：

燃气涡轮机已被广泛运用于现代工业中,其跳闸事件的发生将产生巨大的经济损失,因此,对燃气涡轮机的跳闸事件进行预测有重要的经济意义.然而,燃气涡轮机跳闸的预测研究是一个崭新的领域,研究成果非常有限,且缺乏数据驱动的预测方法和理论研究.从数据的预处理开始,研究了从数据的归一化、特征选择到特征值选择、特征值粒化等系列问题,并从各个角度设计了Elman神经网络的预测模型实验,对实验结果进行对比,得到了一系列建立并改善数据驱动的Elman网络跳闸预警系统的方法和有益经验,以供其他相关研究参考.

关键词：数据驱动、Elman、故障预测、燃气涡轮机、跳闸

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61273304;高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域20130072130004;计算智能重庆市重点实验室开放基金项目CQ-LCI-2013-04

在线出版日期：2015-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：23-27