Journal: Project Engineering DOI: 10.32629/pe.v4i3.21070
Abstract
为提升电站汽轮机阀门状态监测水平,实现预测性维护,设计并实现了一套集成压力 与位移多源数据监测分析的智能系统。系统构建“边缘感知-平台分析- 应用交互”的分层架构,通过高精度传感器网络实现数据采集,并采用小波降噪、特征 提取及SVM与LSTM混合智能模型,实现对阀门卡涩、松动等典型故障的快速分类与性 能退化早期预警。在某660MW超临界机组长达6个月的试运行中,该系统成功识别出阀 杆结垢卡涩、LVDT松动等多起异常,验证了其诊断准确性与预警及时性。这为电站实 现从定期维修向预测性维护转变提供了可靠的技术解决方案。
Keywords
电站汽轮机阀门；压力位移监测；预测性维护
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