水轮发电机组振动可靠性区间智能识别方法

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中文摘要：针对水轮发电机组在运行过程中出力的频繁变化导致其可靠性出现不同程度的下降的问题,为了掌握机组在运行过程中的可靠性信息,提出了一种基于深度森林模型的水轮发电机组振动可靠性区间智能识别方法.首先,综合应用振动理论和可靠性理论对多失效模式下机组的振动可靠性进行分析,并划分机组的振动可靠性区间,建立机组运行状态和可靠性之间的关系;然后,根据所划分的振动可靠性区间并结合深度森林模型,提出了一种机组振动可靠性区间智能识别方法;最后,通过变负荷试验获取机组不同状态下的振动数据来对该方法进行验证.研究结果表明,该方法是一种有效的水轮发电机组振动可靠性区间智能识别方法.

外文标题：Intelligent recognition method of vibration reliability interval of hydraulic turbine generator units

作者：

张光政、李兆军、刘福秀、毛息军、丁江

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作者单位：

广西大学机械工程学院,广西南宁530004

关键词：

振动可靠性水轮发电机组深度森林模型运行区间智能识别

基金：

项目编号：

5146500151905113

出版年：

2022

DOI：

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2022.0956

广西大学学报(自然科学版)

广西大学

广西大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心

影响因子：0.767

ISSN：1001-7445

年,卷(期)：2022.47(4)

参考文献量7