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供热工况下的汽轮机振动长周期预测与分析
被引量:
4
1
作者
吴昕
刘双白
+1 位作者
郝向中
王其
《热能动力工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期72-80,共9页
以某350 MW供热机组高中压转子为研究对象,对K近邻法、随机梯度下降法、支持向量回归法和随机森林法等汽轮机高中压转子振动预测算法进行了可行性分析,并对机组首个供热期1,2号瓦轴振进行了预测。结果表明:K近邻算法、高斯径向基函数支...
以某350 MW供热机组高中压转子为研究对象,对K近邻法、随机梯度下降法、支持向量回归法和随机森林法等汽轮机高中压转子振动预测算法进行了可行性分析,并对机组首个供热期1,2号瓦轴振进行了预测。结果表明:K近邻算法、高斯径向基函数支持向量回归及随机森林算法可用于汽轮机高中压转子振动预测;在供热期振动预测中,K近邻算法易受目标参数大幅变化影响,导致预测结果偏差明显;特征参数越限极易引发支持向量回归算法精度偏差;随机森林算法具有最优的泛化能力,其在稳定工况振动预测中具有较高精度;预测结果揭示了该机组高中压转子振动水平在供热季期间不断恶化,1号瓦振幅增大20%,2号瓦振幅降低5%。
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关键词
汽轮机振动预测
K近邻
随机梯度下降
支持向量机
随机森林
原文传递
题名
供热工况下的汽轮机振动长周期预测与分析
被引量:
4
1
作者
吴昕
刘双白
郝向中
王其
机构
国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司)
出处
《热能动力工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期72-80,共9页
文摘
以某350 MW供热机组高中压转子为研究对象,对K近邻法、随机梯度下降法、支持向量回归法和随机森林法等汽轮机高中压转子振动预测算法进行了可行性分析,并对机组首个供热期1,2号瓦轴振进行了预测。结果表明:K近邻算法、高斯径向基函数支持向量回归及随机森林算法可用于汽轮机高中压转子振动预测;在供热期振动预测中,K近邻算法易受目标参数大幅变化影响,导致预测结果偏差明显;特征参数越限极易引发支持向量回归算法精度偏差;随机森林算法具有最优的泛化能力,其在稳定工况振动预测中具有较高精度;预测结果揭示了该机组高中压转子振动水平在供热季期间不断恶化,1号瓦振幅增大20%,2号瓦振幅降低5%。
关键词
汽轮机振动预测
K近邻
随机梯度下降
支持向量机
随机森林
Keywords
turbine vibration prediction
K-nearest neighbor
stochastic gradient descent
support vector machine
random forest
分类号
TK261 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
供热工况下的汽轮机振动长周期预测与分析
吴昕
刘双白
郝向中
王其
《热能动力工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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