数据驱动的燃气涡轮机跳闸预警方法的研究

作     者：谢晨 王睿智 李飏 苗夺谦 焦娜 XIE Chen;WANG Rui-zhi;LI Yang;MIAO Duo-qian;JIAO Na

作者机构：同济大学电子与信息工程学院上海200092 计算智能重庆市重点实验室重庆400065 华东政法大学信息科学与技术系上海201620 

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)资助 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2015年第42卷第6期

页      码：23-27页

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。

主 题 词：数据驱动 Elman 故障预测 燃气涡轮机 跳闸 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/j.issn.1002-137X.2015.6.005

馆 藏 号：203397556...