基于Transformer预测汽轮机润滑油介电常数

作     者：夏雪 高静 李喜武 闫恩来 XIA Xue;GAO Jing;LI Xi-wu;YAN En-lai

作者机构：吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022 广东石油化工学院自动化学院广东茂名525000 

基　　金：广东石油化工学院科研基金项目(No.2018rc30) 

出 版 物：《电脑与信息技术》 (Computer and Information Technology)

年 卷 期：2025年第33卷第1期

页      码：48-54页

摘      要：润滑油在汽轮机运行过程中扮演重要角色,介电常数是监测润滑油质量的重要指标。实时监测润滑油的介电常数可以了解润滑油中的水分含量和污染程度,从而确保汽轮机在最佳状态下持续高效运转。以某电厂汽轮机润滑油为研究对象,设计了一种基于Transformer的润滑油介电常数预测模型。首先对汽轮机的润滑油数据进行标准化和归一化预处理;其次基于处理后的数据构建预测模型,并进行训练和评估;最后使用优化后的模型预测润滑油介电常数。实验结果显示,基于Transfomrer的预测模型在精度上高达91.61%。进一步分析表明,该模型在预测误差方面,相较于LSTM、RNN和CNN模型,具有显著的优势,在平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)和均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)3个关键指标上,Transformer模型分别降低了24%、28%、49%,37%、39%、71%,以及20%、22%、46%。

主 题 词：Transformer模型 时间序列 状态评估 介电常数 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19414/j.cnki.1005-1228.2025.01.009

馆 藏 号：203157621...