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摘要
气流激振故障是燃汽轮机由于工作介质引发的常见故障,针对某型燃气轮机气流激振故障,建立峰值保持降采样算法和粒子群算法优化的深度置信网络故障诊断模型。使用峰值保持降采样法对振动数据进行缩减,并以之作为深度置信神经网络的输入,降低模型训练时间,同时采取粒子群算法对深度置信网络结构参数寻优,搜索诊断性能最好的深度置信模型所对应的网络结构参数。实例结果表明,优化后的模型不仅降低模型训练时间,实现网络结构参数智能寻优,还有效实现燃气轮机气流激振故障诊断,测试准确率约为99.8%。
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单位机电工程学院; 北京信息科技大学
