基于高斯混合模型的汽轮机转轴故障诊断方法

华电技术 ›› 2017, Vol. 39 ›› Issue (10): 6-9.

基于高斯混合模型的汽轮机转轴故障诊断方法

1.大唐华银攸县能源有限公司，湖南株洲 412307； 2.湖南大唐先一科技有限公司，长沙 410007

出版日期:2017-10-25

Gaussian mixture modelbased steam turbine shaft failure

1.Datang Huayin Youxian Energy Company Limited, Zhuzhou 412307, China; 2.Hunan Datang Xianyi Technology Company Limited, Changsha 410007, China

Published:2017-10-25

摘要/Abstract

摘要：

基于K均值聚类算法与高斯混合模型，通过对某电厂320MW机组历史运行数据的训练，建立汽轮机转轴的高斯混合模型，计算实时状态信息与模型中各工况中期望值的相似度，进行工况隶属分类，再结合汽轮机转轴故障征兆知识库中的故障模式进行故障类型匹配，最终实现了汽轮机转轴的故障诊断。

关键词:

">">汽轮机转轴, 高斯混合模型, ">K">均值聚类算法, 故障诊断

Abstract:

Based on K means clustering algorithms and Gaussian mixture model, and a power plant’s 320MW unit historical operation data, Gaussian mixture model of steam turbine shaft was built. By analyzing the similarity of realtime operation and expectation value from model, combined with steam turbine shaft failure database, ultimately realized steam turbine shaft failure diagnostic.

Key words:

steam turbine shaft, Gaussian mixture model, K means clustering algorithms, failure diagnostic

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LUO Chanchun1, LI Dezhong2, YANG Liu2, HU Rong2, REN Zilong2, XIE Xiaopeng2, XIANG Chunbo2.

Gaussian mixture modelbased steam turbine shaft failure

[J]. Huadian Technology, 2017, 39(10): 6-9.

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