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基于深度学习的水电机组健康评估系统设计: 收藏
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引用; 《节能技术》2024年第3期42卷 279-283页; 作者：王运昌韩毅张明儒孙永鑫任泽源河北丰宁抽水蓄能有限公司河北承德068300 哈尔滨大电机研究所有限公司黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨电机厂有限责任公司黑龙江哈尔滨150040; 大型水电机组装备复杂,故障原因耦合复杂,信号监测和分析困难。传统的检修手段依靠定期巡检、经验判断,或是简单线性评估,难以做到及时发现并准确分析故障所在。对水电机组的智能健康评估,可实现对水电机组的实时监测并进行故障诊断,由...; 大型水电机组装备复杂,故障原因耦合复杂,信号监测和分析困难。传统的检修手段依靠定期巡检、经验判断,或是简单线性评估,难以做到及时发现并准确分析故障所在。对水电机组的智能健康评估,可实现对水电机组的实时监测并进行故障诊断,由此可开展针对性的设备维修,降低运营成本,提升电厂竞争力。本文通过对特征值的提取和分析,利用Gaussian模型和统计模式识别等方法开发健康监测功能,实现水电机组的性能评价,并可对健康指标进行量化评估。通过测试对历史数据的评估,结合专家知识判断,本系统可有效实现对水电机组故障诊断,精确度满足使用要求,解决了水电机组故障诊断困难的难题,可为水电机组的稳定运行提供安全保证。; 来源：详细信息评论

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