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Published:2026
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廖嘉亨. 多源信息融合的火电厂辅机故障特征提取与智能诊断方法[J]. 2026, (3): 134-141.
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廖嘉亨. 多源信息融合的火电厂辅机故障特征提取与智能诊断方法[J]. 2026, (3): 134-141. DOI:
针对已有方法存在的辅机故障特征提取精度差、辅机故障误诊率高等问题,提出多源信息融合的火电厂辅机故障特征提取与智能诊断方法。依托振动传感器、温度传感器、电流传感器、声发射传感器以及压力/流量传感器,搭建并部署多源信息采集传感器网络体系。从时域、频域以及时频域这三个不同维度,对采集到的信号进行故障特征提取操作。运用动态加权的方法,得到辅机融合故障特征向量。构建出AM-CNN-LSTM模型,有机融合卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制,将辅机融合故障特征向量作为该模型的输入数据,进行火电厂辅机故障的智能诊断。实验表明,该模型辅机故障误诊率最小值为2%
诊断正确率达99.81%
提取的辅机融合故障特征向量与实际向量余弦相似度最大值达0.97。本文构建的多源信息融合与改进深度学习模型结合的新方法,有效解决了传统方法在复杂工况下适配性差、诊断精度低的问题。
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