[发明专利]基于广义回归神经网络的汽轮机低压缸效率实时计算方法有效
| 申请号： | 201910276279.9 | 申请日： | 2019-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN110032791B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 何欣欣;薛志恒;陈会勇;雷少博;付昶;王伟锋;吴涛;裴东升;赵杰 | 申请（专利权）人： | 西安热工研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/17;G06F18/2135;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14;G06F119/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710032 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于广义回归神经网络的汽轮机低压缸效率实时计算方法，该方法首先收集汽轮机热力性能试验报告中的试验数据，通过主成分分析方法对原始数据进行分析得到对低压缸效率产生主要影响的N个主要成分，然后将这N个主要成分作为广义回归神经网络的输入数据，低压缸效率作为输出数据，建立基于广义回归神经网络的汽轮机低压缸效率实时计算模型，同时利用性能试验数据对模型进行训练得到模型参数，最后通过实时读取DCS系统中的运行数据并输入模型计算低压缸效率。本发明通过采用热力性能试验数据和主成分分析方法相结合，大幅提高了汽轮机低压缸效率实时计算的精度和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 广义 回归 神经网络 汽轮机 低压 效率 实时 计算方法 | ||
【主权项】：
1.基于广义回归神经网络的汽轮机低压缸效率实时计算方法，其特征在于，包括以下步骤：1)收集汽轮机热力性能试验报告中的试验数据；2)对试验数据进行主成分分析，获取N个主要成分；3)建立基于广义回归神经网络的低压缸效率计算模型；4)对低压缸效率计算模型进行训练并存储；5)从DCS系统中实时读取运行数据；6)计算低压缸效率。
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