【摘 要】
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针对难以从火电厂实际运行数据中获得大量磨煤机故障数据,以及磨煤机精准数学模型难以求取,从而影响其故障诊断策略制定的问题,提出了一种基于简化机理模型的深度学习故障诊
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针对难以从火电厂实际运行数据中获得大量磨煤机故障数据,以及磨煤机精准数学模型难以求取,从而影响其故障诊断策略制定的问题,提出了一种基于简化机理模型的深度学习故障诊断算法,用于有效检测磨煤机的运行状态。基于磨煤机机理模型和状态空间预测控制器,构建了闭合控制系统,通过对不同故障类型的分析和模拟,在充分接近磨煤机的实际运行状态下,获得了大量的故障数据。并通过改进堆叠自动编码器(ISAE)将模拟的故障数据与深度学习算法相结合来建立深度学习故障诊断策略,ISAE以无监督的方式逐层提取故障数据的本质特征,具有很好的学
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