【摘 要】
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本文提出了基于支持向量机(SVM)的锅炉常见故障的判别诊断新思路,对于火电厂主要设备锅炉的常见故障,能够通过具有一些典型特征的小样本历史数据,结合实时监控的信息,判断是
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本文提出了基于支持向量机(SVM)的锅炉常见故障的判别诊断新思路,对于火电厂主要设备锅炉的常见故障,能够通过具有一些典型特征的小样本历史数据,结合实时监控的信息,判断是否发生故障.该模型先利用主成分分析法提取出能够反映故障特征的几个主要变量,再将其作为输入值送入支持向量机中,并由聚类结果判断是否发生故障.通过锅炉过热器故障数据仿真实验验证了该方法的可行性.
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