基于视觉信息增强的服役燃机控制系统传感器故障分类方法研究
文档名：基于视觉信息增强的服役燃机控制系统传感器故障分类方法研究
摘要：将一维时间序列数据通过格拉姆角场转换为二维图像,利用方向梯度的直方图完成图像特征提取,利用多分类的支持向量机完成故障分类.基于某电厂9F燃机实际运行数据,在正常数据上叠加带有噪声的5类常见典型故障信号,以验证所提方法的有效性,并采用混淆矩阵进一步对故障分类结果进行可视化.结果表明:所提方法能有效识别微小渐变故障信号,故障的分类准确率为96.6％;格拉姆角场和马尔可夫转换场均具有较高的故障分类准确率.
作者：杨喜连 王玉璋 杨志鹏 程侃如 赵群飞 Author：YANGXilian WANGYuzhang YANGZhipeng CHENGKanru ZHAOQunfei
作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240上海发电设备成套设计研究院有限责任公司,上海200240
刊名：动力工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2023, 43(9)
分类号：TK221
关键词：燃气轮机控制系统传感器信号计算机视觉故障分类
Keywords：gasturbinecontrolsystemsensorsignalcomputervisionfaultclassification
机标分类号：TP273TP391.41TP13
在线出版日期：2023年10月13日
基金项目：国家科技重大专项基于视觉信息增强的服役燃机控制系统传感器故障分类方法研究[
期刊论文]动力工程学报--2023, 43(9)杨喜连王玉璋杨志鹏程侃如赵群飞将一维时间序列数据通过格拉姆角场转换为二维图像,利用方向梯度的直方图完成图像特征提取,利用多分类的支持向量机完成故障分类.基于某电厂9F燃机实际运行数据,在正常数据上叠加带有噪声的5类常见典型故障信号,以验证所...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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