OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元
|
|
|
结合主成分分析法评价汽轮机振动状态
, PP. 21-24
Keywords: 汽轮机,振动,状态评价,主成分分析法,综合评价函数
Abstract:
通过反映汽轮机运行状态的振动特性指标可对当前汽轮机振动状态进行监测和评价。一般需要多个指标才能从不同角度比较完整地反映汽轮机的运行状态,但直接通过多个指标直观地评价汽轮机的运行状态比较困难。对此,基于主成分分析法构造综合评价函数,通过综合得分对汽轮机的运行状态进行评价,并利用转子实验台实验数据进行验证。结果表明,该方法在信息量损失较小的前提下,可以定量评价汽轮机的振动状态。
References
[1] | 杨飞,卢保玲.基于主成分和贝叶斯正则化的nox排放量的预测[j].热力发电,2010,39(2):24-27.yangfei,lubaoling.predictionofnoxemissionbasedonprincipalcomponentsandbayesianregularization[j].thermalpowergeneration,2010,39(2):24-27.
|
[2] | 李慧敏,庞奇志,邹伟霞.主成分分析法在煤矿事故统计分析中的应用[j].安全与环境工程,2012,12(3):77-79,87.lihuimin,pangqizhi,zouweixia.applicationofprincipalcomponentanalysistothestatisticalanalysisofcoalmineaccidents[j].safetyandenvironmentalengineering,2012,12(3):77-79,87.
|
[3] | 沈照庆,陶建斌.基于模糊核主成分分析的高光谱遥感影像特征提取研究[j].国土资源遥感,2009(3):41-44,99.shenzhaoqing,taojianbin.hyperspectralremotesensingimagefeatureextractionbasedonfuzzykernelprincipalcomponentanalysis[j].remotesensingforland&resources,2009(3):41-44,99.
|
[4] | 亓文永,叶心太.应用于图像特征识别的主成分分析算法[j].科技信息,2008(22):30,19.qiwenyong,yexintai.principalcomponentanalysisanditsapplicationstopalmprint[j].science&technologyinformation,2008(22):30,19.
|
[5] | 韩璞,张德利,韩晓娟,等.基于主成分分析法与贝叶斯网络的汽轮机故障诊断方法[j].热能动力工程,2008,23(3):244-247,326.hanpu,zhangdeli,hanxiaojuan,etal.steamturbinefaultdiagnosismethodsbasedonthemainconstituentanalysismethodandbayesiannetwork[j].journalofengineeringforthermalenergyandpower,2008,23(3):244-247,326.
|
[6] | 张承彪,罗运柏,文习山.主成分分析在变压器故障诊断中的应用研究[j].高电压技术,2005,31(8):9-11.zhangchengbiao,luoyunbai,wenxishan.studyonfaultdiagnosisoftransformerbasedonprincipalcomponentanalysisofdissolvedgas[j].highvoltageengineering,2005,31(8):9-11.
|
Full-Text
|
|
Contact Us
service@oalib.com QQ:3279437679 
WhatsApp +8615387084133
|
|