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并針對(duì)該問(wèn)題對(duì)發(fā)電機(jī)制定運(yùn)維計(jì)劃,節(jié)省經(jīng)濟(jì)投入。在考慮了發(fā)電機(jī)不同工況下,建立了發(fā)電機(jī)的正常狀態(tài)下的行為模型,并通過(guò)多元高斯函數(shù)的方法進(jìn)行發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和異常識(shí)別,并驗(yàn)證了方法的有效。主要研究成果如下:
y介紹了雙饋發(fā)電機(jī)組的特點(diǎn)及其工作原理,并介紹FAST系統(tǒng)的一些基礎(chǔ)理論和所用的雙饋發(fā)電機(jī)的模型。并介紹分析了雙饋發(fā)電機(jī)組的常見(jiàn)故障,著重分析了發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的故障。運(yùn)用FAST系統(tǒng)對(duì)雙饋發(fā)電機(jī)進(jìn)行建模仿真,并對(duì)通過(guò)FAST系統(tǒng)仿真提取出來(lái)的雙饋發(fā)電機(jī)的狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和預(yù)處理,并通過(guò)隨機(jī)森林算法進(jìn)行了發(fā)電機(jī)特征選擇。
(2)考慮到發(fā)電機(jī)具有不同的運(yùn)行工況,提出了一種混合輸入的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,首先對(duì)該模型進(jìn)行數(shù)值算例仿真,證明其有效并與基于T-S的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了比較。該算法可以把發(fā)電機(jī)的運(yùn)行工況引入到狀態(tài)參數(shù)模型的建立中。充分考慮了運(yùn)行工況對(duì)發(fā)電正常狀態(tài)參數(shù)模型的影響,使發(fā)電機(jī)狀態(tài)參數(shù)模型更加精確。運(yùn)用從FAST系統(tǒng)中得出的訓(xùn)練數(shù)據(jù),建立了發(fā)電機(jī)正常狀態(tài)下的狀態(tài)參數(shù)模型。接著進(jìn)行了狀態(tài)參數(shù)模型的驗(yàn)證與并與ANFIS和FNN模型進(jìn)行了比較,證明該模型具有較好的能。
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發(fā)動(dòng)機(jī)出廠沒(méi)有加注機(jī)油,用戶需要使用前加注機(jī)油, |
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