【摘 要】
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核电站的汽轮机机械故障大多数是由微小故障逐步发展造成的,所以有必要对核电站汽轮机设备状态的演变趋势进行预测。基于GM(1,1)模型,提出一种基于时间序列的滚动改进型灰色
【机 构】
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上海电力学院自动化工程学院,上海市电站自动化技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503237);上海市科委地方能力建设基金资助项目(18020500900)
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核电站的汽轮机机械故障大多数是由微小故障逐步发展造成的,所以有必要对核电站汽轮机设备状态的演变趋势进行预测。基于GM(1,1)模型,提出一种基于时间序列的滚动改进型灰色预测算法,并利用该算法对汽轮机振幅持伪征参数趋势进行预测研究。预测结果表明,所研究的预测方法能够对核电站汽轮机设备的运行状态进行较为准确的演变趋势预测,且预测结果可以为核电站汽轮机的故障预警以及设备失效预警提供可靠的依据。该研究不仅提高了核电站运行的安全性,而且可为汽轮机状态运维和状态检修提供参考依据,具有广阔的应用前景和较高的实用性。
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