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摘要
将以机器学习为基础的设备故障预警技术应用到油动机系统状态监测上，实现设备早期故障的诊断，可有效提高油动机系统运行的可靠性。通过总结调门油动机常见的故障现象，分析归纳了故障的机理和特点，并根据故障预警目标优化了调门油动机多传感器网络，搭建了油动机运行状态数据采集系统。设计了调门油动机故障注入试验方案，获取了不同故障阶段的油动机状态原始数据，基于SVDD算法实现了调门油动机内泄漏故障趋势的准确预报及严重程度的定量评价。研究成果可为同类型汽轮机EH系统状态监测及故障预警提供参考。
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单位安徽海螺信息技术工程有限责任公司; 上海汽轮机厂有限公司
