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火電機組磨煤機狀態監測及故障預警研究(精)

  • 作者：李艷萍|責編:王海燕
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122503084
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：183
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    磨煤機作為火電機組制粉系統的關鍵設備，其安全穩定運行不僅直接影響鍋爐的燃燒效率和經濟性，進而影響整個電力生產的安全可靠性，更在火電機組靈活性改造中發揮著決定性作用。本書旨在總結作者在磨煤機智能狀態監測及故障預警方面取得的成果，為推動人工智慧技術在磨煤機狀態監測中的理論與應用研究提供研究思路。本書第1章介紹了火電機組磨煤機狀態監測及故障預警現狀；第2章介紹了磨煤機運行特性分析及特徵提取技術；第3章和第4章分別介紹了磨煤機狀態監測和早期故障預警技術；第5章介紹了基於故障樣本生成和遷移學習的磨煤機運行故障診斷；第6章介紹了相關結論與未來展望。
    本書可供從事電力設備狀態監測與故障診斷工作的科研人員和相關專業高校教師參考，也可供自動化、電氣、熱能動力與機械類相關專業研究生和高年級本科生學習。
作者介紹
李艷萍|責編:王海燕
    李艷萍，女，1985年1月生，華北電力大學工學博士，鄂爾多斯應用技術學院信息工程學院副教授，鄂爾多斯市青年優秀人才，英才興蒙工程高層次人才，碩士生導師。主要從事基於人工智慧的發電系統智能狀態監測、故障預警與運維優化方向的研究工作。
目錄
第1章  緒論
  1.1  火電機組磨煤機狀態監測及故障預警背景
    1.1.1  磨煤機核心作用
    1.1.2  磨煤機典型類型及運行特性
    1.1.3  磨煤機運行面臨的突出問題與風險
    1.1.4  故障預警的關鍵需求
  1.2  磨煤機狀態監測及故障預警的國內外研究現狀
    1.2.1  狀態監測的研究現狀
    1.2.2  故障預警的研究現狀
  1.3  研究現狀總結與分析
第2章  磨煤機運行特性分析及特徵提取
  2.1  引言
  2.2  磨煤機運行特性
    2.2.1  磨煤機基本工作原理
    2.2.2  磨煤機運行故障
  2.3  磨煤機運行數據的特徵提取
    2.3.1  常見特徵提取方法
    2.3.2  基於SAE的深層特徵提取方法
    2.3.3  實例驗證及分析
  2.4  本章小結
第3章  基於SDAE多元數據重構的磨煤機狀態監測
  3.1  引言
  3.2  SDAE演算法
  3.3  基於SDAE的多元數據重構模型
    3.3.1  SDAE狀態監測模型的構建
    3.3.2  狀態監測指標的選取
  3.4  實例驗證及分析
    3.4.1  磨煤機正常狀態監測結果分析
    3.4.2  磨煤機異常狀態監測結果分析
  3.5  本章小結
第4章  基於LSTM-SDAE的磨煤機早期故障預警
  4.1  引言
  4.2  考慮時序性特徵的早期故障預警演算法
    4.2.1  時序分析的必要性
    4.2.2  LSTM-SDAE演算法
    4.2.3  自適應動態閾值
  4.3  基於LSTM-SDAE的早期故障預警模型構建
  4.4  實例驗證及分析
    4.4.1  磨煤機早期故障預警模型驗證
    4.4.2  磨煤機早期故障預警結果及分析
  4.5  本章小結
第5章  基於故障樣本生成和遷移學習的磨煤機運行故障診斷
  5.1  引言
  5.2  故障樣本的生成
    5.2.1  磨煤機入口一次風溫度和流量模型
    5.2.2  磨煤機內原煤量和煤粉量模型
    5.2.3  磨煤機出口溫度模型
    5.2.4  磨煤機機理模型驗證
    5.2.5  基於磨煤機機理模型的故障樣本生成
  5.3  基於SAE的磨煤機運行故障診斷

    5.3.1  基於SAE的故障診斷演算法
    5.3.2  基於SAE的故障診斷實現
  5.4  基於遷移學習的磨煤機運行故障診斷
    5.4.1  遷移學習理論
    5.4.2  基於樣本生成的遷移故障診斷
    5.4.3  基於實際數據的遷移故障診斷
  5.5  本章小結
第6章  結論與展望
  6.1  結論
  6.2  展望
參考文獻

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