【作者】

屈东生; 曹云鹏; 李淑英

【单位】

哈尔滨工程大学

【摘要】

针对传统状态评估主观成分过多或评估模型不清晰问题，提出了一种基于自组织映射（SOM）神经网络的方法。建立SOM模型与健康度模型，通过SOM网络对燃气轮机退化数据进行训练，应用聚类健康度模型和修正健康度模型最终完成对燃气轮机退化数据集的健康度评估。通过退化数据的退化因子划分退化程度，根据退化程度验证评估模型精度。基于SOM网络的燃气轮机健康度评估方法具有很高的应用潜力，可以为燃气轮机的安全运行和维护提供有力的支持，同时也为其他类似问题的解决提供了参考。未来的研究可以进一步探索和优化该方法，以提高其性能和可靠性。

【关键词】

自组织映射;燃气轮机;健康度评估;聚类健康度;修正健康度

【论文集名称】

数字孪生与智能制造技术

【会议名称】

设计智能制造2023学术年会

【会议时间】

2023-10-20至2023-10-23

【会议地点】

湖北十堰

【下载次数】

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