公开(公告)号：CN118820999A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410782554.5

申请日：2024-06-18

申请人： 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂 ,  东北电力大学

发明人： 韩冰玉 ,  曹杰 ,  孙伟华 ,  于成立 ,  孙可 ,  陈国文 ,  刘倩男 ,  杨金华 ,  孙雪冬 ,  史宏博 ,  王雪明 ,  梁若霖 ,  白荣航 ,  李秉帅 ,  刘晓妍 ,  宫灏

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/22 ,  G06F18/21 ,  G06N3/047 ,  G06N3/086 ,  G01M13/04

摘要： 基于深度置信网络的水轮发电机组轴承异常状态预测方法，属于电力大数据技术领域，本发明采用灰色关联理论解析发电机轴承相关特征量间的耦合关系，根据关联度强弱提取出轴承运行状态关键特征，降低数据维度；确定轴承关键特征动态阈值，采用非线性状态评估方法综合分析轴承运行工况和轴承健康状态，动态更新轴承关键特征阈值；将轴承关键特征数据集和动态阈值输入基于PSO‑DBN的预测模型，用自适应方法动态更新PSO学习因子和惯性权重，提升PSO对DBN参数的寻优性能，降低预测模型误差，提高设备故障规避风险的能力，保证机组的安稳运行。