基于迁移学习的汽轮机热耗估计方法

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汽轮机作为高复杂度、高精密度和高工作强度的的动力设备,其维护维修的成本十分高昂。相比于其他动力设备如燃气轮机、航空发动机,汽轮机在长时间运行后的运行模式相对单一。热耗可以反映汽轮机当前的运行状态和运行模式。当设备运行模式改变后,单一的数据难以覆盖设备所有的运行模式,因此在异常检测中经常发生漏报。本文针对这一问题提出了一种基于迁移学习的热耗估计方法,即将多台汽轮机的运行数据进行融合迁移,来进行单一设备的热耗估计。实验结果表明,采用迁移学习的估计模型能够比传统模型在训练数据不足时的检测效果有很大的提升。
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