【摘 要】
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鉴于一次风机的运行状态对于火电机组安全运行具有重要意义，文章提出了一种一次风机状态监测与故障诊断的数据分析方法。采集M电厂一次风机正常状态运行数据，进行数据预处理，计算各参数皮尔逊相关系数，根据结果选取相关性大的参数对y方向轴瓦振动、自由端轴承温度、x方向轴瓦振动进行回归。使用最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型、长短记忆神经网络（LSTM）模型对x、y方向轴瓦振动、自由端轴承温度进行回归，计算
【机 构】
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中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院
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鉴于一次风机的运行状态对于火电机组安全运行具有重要意义，文章提出了一种一次风机状态监测与故障诊断的数据分析方法。采集M电厂一次风机正常状态运行数据，进行数据预处理，计算各参数皮尔逊相关系数，根据结果选取相关性大的参数对y方向轴瓦振动、自由端轴承温度、x方向轴瓦振动进行回归。使用最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型、长短记忆神经网络（LSTM）模型对x、y方向轴瓦振动、自由端轴承温度进行回归，计算回归结果均方根误差。对正常状态与异常状态三参数进行LSTM回归，计算回归值自适应阈值，仅异常状态x轴瓦振动实际值超过阈值上下限，认为LSTM模型可适用于一次风机的状态分析与故障诊断。
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