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針對火電廠一次風(fēng)機運行工況復(fù)雜和多狀態(tài)變量強耦合特性而難以構(gòu)建設(shè)備精確模型問題，將智能數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于風(fēng)機設(shè)備故障預(yù)警和診斷中。通過對風(fēng)機典型運行特性進行分析，提出了一種基于最小二乘支持向量機（ LS-SVM）的一次風(fēng)機振動狀態(tài)估計和故障預(yù)警方法。結(jié)合山西河曲發(fā)電廠1號機組的1#-次風(fēng)機歷史運行數(shù)據(jù)，應(yīng)用M atlab對所提出的方法進行了驗證和分析。研究結(jié)果表明，該預(yù)測方法有較高的估計精度，能夠及時辨別一次風(fēng)機在運行巾的振動異常，適用于火電廠輔機設(shè)備的故障診斷，具有一定的工程應(yīng)用價值。
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