超临界机组设备故障预测与智能运维策略
本文针对超临界机组设备故障预测与智能运维策略进行了深入研究。首先，介绍了超临界机组常见故障类型及其特征，并对比分析了基于信号处理、机器学习、深度学习等故障诊断与预测方法。其次，设计了智能运维策略，包括数据采集与处理、故障诊断与预测、维护决策与优化等方面，并提出了智能运维系统架构设计。最后，探讨了基于大数据和物联网的智能运维策略，为超临界机组设备的安全稳定运行提供理论支持和实践指导。
[1] 蒲倩．基于机器学习的超超临界CFB 锅炉屏式过热器故障诊断研究［D］．贵州大学，2023.
[2] 阙子俊．基于时序特征机器学习的火力发电机组故障预测［D］．浙江大学，2022.
[3] 邱英强，吴京龙，陈俊，陈伟，施德明．基于机器学习算法的风电机组故障预测系统设计［J］．自动化与仪器仪表，2021,(09):190-193.
[4] 张艳霞，卢静怡，张富贺，毕安露．基于临界故障时刻的换相失败预测方法［J］．电网技术，2021,45(10):4066-4075.
[5] 卢静怡．基于临界故障时刻的高压直流输电系统换相失败预测方法研究［D］．天津大学，2020.
[6] 李灿．大型发电机组励磁系统故障诊断及预测技术研究［D］．南京师范大学，2020.
[7] 郭裕清，王言，郭洪斌，戈建新．超临界汽轮机组脱硫增压风机振动故障诊断［J］．电力安全技术，2022,24(08):16-20.
[8] 李勇．某1000MW 超超临界机组给水泵汽轮机振动故障分析与处理［J］．河南电力，2022,(S1):114-116.
[9] 郑镇晖．1000MW 超超临界机组集控技术的研究与应用［J］．电子测试，2022,36(10):84-86+76.
[10] 贺强，姚虎冬，窦家新，高飞，赵杰．350MW 超临界汽轮机组轴承振动故障分析及处理［J］．河北电力技术，2021,40(05):55-58.