【摘 要】
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在火电厂中,风机的故障通常会引起风机振动幅值异常,因此对风机振动趋势的准确预测可以有效降低风机故障发生概率。由于原始的风机振动数据具有较强的随机性和波动性,传统预
【机 构】
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国家能源集团谏壁发电厂,西安热工研究院有限公司
【基金项目】
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国家能源江苏公司科技项目(JSKJ-2019-01)
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在火电厂中,风机的故障通常会引起风机振动幅值异常,因此对风机振动趋势的准确预测可以有效降低风机故障发生概率。由于原始的风机振动数据具有较强的随机性和波动性,传统预测方法很难直接进行有效预测,因此需要对原始风机振动数据进行预处理,并应用先进的机器学习算法来进一步提高风机振动预测精度。该文采用完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition adaptive noise,CEEMDAN)对原始数据进行预处理,将原始振动数据分解为一系列固态模量(in
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