基于FA-LSTM的燃氣輪機燃燒室故障演化趨勢預估

摘要： 燃氣輪機高溫部件的故障發(fā)生率高、隱蔽性強、破壞性大，且故障發(fā)生后維修成本高、維修難度大。研究一種故障演化趨勢預估方法對于維修人員及時維修和制定維修決策具有重大意義。介紹了一種基于FA-LSTM的故障演化趨勢預估方法，結合燃燒室退化機理采用因子分析法(FA)構建健康因子(HI)用于衡量燃機燃燒室的健康狀態(tài)。利用長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM)特有的處理時間序列數(shù)據(jù)的能力，預測燃燒室... （共6頁）