【摘 要】
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针对故障状态下汽轮发电机组振幅的变化昱非线性的特性，文中建立了灰色系统理论与时间序列组合预测模型、基于分形拼贴定理及分形插值的预测模型以及基于最小二乘支持向量机的
【机 构】
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华南理工大学电力学院,华南理工大学化工与能源学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目(020875)
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针对故障状态下汽轮发电机组振幅的变化昱非线性的特性，文中建立了灰色系统理论与时间序列组合预测模型、基于分形拼贴定理及分形插值的预测模型以及基于最小二乘支持向量机的预测模型，并以某电厂200MW机组的日平均振动峰一峰值作为实测数据，对所建立的3种非线性预测模型分别进行拟合，进而对其预测性能进行分析及比较，得出了适合于汽轮发电机组的故障预测模型．
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