【摘 要】
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提出一种基于声音信号的电厂设备状态智能监测方法。采集设备声音信号,建立先异常检测后故障识别的诊断方法,通过单类支持向量机对原始声音信号进行异常检测,检测后的信号通过建立的一维卷积神经网络模型进行故障诊断。在电厂设备—浆液循环泵进行实测试验分析。结果表明,提出的方法可以对异常信号进行准确识别,对浆液循环泵故障的识别准确率达到96.49%。
【机 构】
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浙江浙能台州第二发电有限责任公司,浙江省能源集团有限公司
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提出一种基于声音信号的电厂设备状态智能监测方法。采集设备声音信号,建立先异常检测后故障识别的诊断方法,通过单类支持向量机对原始声音信号进行异常检测,检测后的信号通过建立的一维卷积神经网络模型进行故障诊断。在电厂设备—浆液循环泵进行实测试验分析。结果表明,提出的方法可以对异常信号进行准确识别,对浆液循环泵故障的识别准确率达到96.49%。
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