【摘 要】
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为了保证对燃气轮机的性能与故障进行精准的描述及诊断,建立精确的燃气轮机模型便起到关键作用。燃气轮机处于变工况条件下,其模型计算准确性取决于燃气轮机各部件(压气机与
【机 构】
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海军工程大学动力工程学院,国防科技大学信息通信学院
【基金项目】
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国防科技创新特区基金资助项目(17-H-05-ZT-002-041-01)
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为了保证对燃气轮机的性能与故障进行精准的描述及诊断,建立精确的燃气轮机模型便起到关键作用。燃气轮机处于变工况条件下,其模型计算准确性取决于燃气轮机各部件(压气机与透平)特性的精度。为保证获得燃气轮机模型特性的精度,本文建立一种改进的遗传算法与自适应技术对燃气轮机的特性进行获取。采用自适应遗传算法(AGA)和灰度预测(GM)相结合的方法,对部件特向修正因子进行优化,保证在获得最优的燃气轮机特性的同时,能提高遗传算法的收敛速度。
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