Volume 3,Issue 7
汽轮机振动故障智能诊断系统开发
汽轮机作为电力生产、石油化工等领域的核心动力设备，其运行稳定性直接关系到工业生产的安全与效率。传统振动故障诊断方法因依赖人工经验与单一信号分析技术，存在响应滞后、误判率高等局限性，难以满足现代高参数、大容量汽轮机组的监测需求。随着智能算法与数据驱动技术的快速发展，基于多源信息融合的智能诊断系统成为提升设备可靠性的关键方向。当前研究聚焦于智能算法与振动信号处理技术的结合创新，如基于数据驱动的监测方法、改进的果蝇优化算法、小波变换与神经网络的耦合应用等，均显著提升了故障诊断的准确性与效率。然而，实际工程应用中仍面临数据异构性、实时性要求高等挑战，亟需开发集成化、智能化的诊断系统。
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