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数据驱动的重型燃气轮机多模建模方法

目录

文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2重型燃气轮机运行特性概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3多模态建模方法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4本文研究目标与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1重型燃气轮机运行工况分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2关键运行参数监测与数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3数据清洗与特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.4缺失值填补与数据标准化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

基于数据驱动的方法模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1模态识别与聚类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.1.1基于KMeans的模态划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1.2模态边界识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2典型运行工况建模技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.1基于神经网络的工况映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2.2混合模型构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3模态间平滑过渡技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

模型验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1模态一致性验证方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2预测精度与鲁棒性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.3不同工况下的模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.4算法对冗余数据的处理效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

应用场景与实现路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.1燃气轮机状态监测系统集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.2设备故障诊断与预测应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

5.3智能控制与运行优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

5.4未来研究方向与发展潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

6.2方法局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

6.3未来研究重点与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

1.文档综述

随着工业4.0和智能制造的浪潮兴起，数据驱动方法在现代工程设计领域展现出日益显著的潜力，重型燃气轮机作为能源转换的核心装备，其高效、安全运行状态的维持与优化愈发受到关注。传统的基于物理模型的方法在描述重型燃气轮机极其复杂的动力学行为时面临诸多挑战，例如模型建立复杂度高、难以精确描述非线性与不确定性等。数据驱动建模方法则以其对复杂模式的高效捕捉、对数据依赖性强等特性，为重型燃气轮机的建模与分析提供了新的思路。多模态特性是重型燃气轮机的固有属性，涵盖正常运行模式、异常工况以及潜在故障模式等，对其进行有效建模对于预测性维护和运行优化至关重要。因此将数据驱动方法与多模态建模相结合，以提升重型燃气轮机建模的准确性和全面性，具有重要的理论价值和实际意义。尽管现有研究在单一数据驱动模型（如人工神