A Fault Diagnosis Approach for Gas Turbine Exhaust Gas Temperature Based on Fuzzy C-Means Clustering and Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
Zhao, Ning-bo
Wang, Zhi-tao
Wang, Wei-ying
Tang, Rui
Li, Shu-ying
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-06-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As an important gas path performance parameter of gas turbine, exhaust gas temperature (EGT) can represent the thermal health condition of gas turbine.
In order to monitor and diagnose the EGT effectively, a fusion approach based on fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm and support vector machine (SVM) classification model is proposed in this paper.
Considering the distribution characteristics of gas turbine EGT, FCM clustering algorithm is used to realize clustering analysis and obtain the state pattern, on the basis of which the preclassification of EGT is completed.
Then, SVM multiclassification model is designed to carry out the state pattern recognition and fault diagnosis.
As an example, the historical monitoring data of EGT from an industrial gas turbine is analyzed and used to verify the performance of the fusion fault diagnosis approach presented in this paper.
The results show that this approach can make full use of the unsupervised feature extraction ability of FCM clustering algorithm and the sample classification generalization properties of SVM multiclassification model, which offers an effective way to realize the online condition recognition and fault diagnosis of gas turbine EGT.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Zhi-tao& Zhao, Ning-bo& Wang, Wei-ying& Tang, Rui& Li, Shu-ying. 2015. A Fault Diagnosis Approach for Gas Turbine Exhaust Gas Temperature Based on Fuzzy C-Means Clustering and Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073298
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Zhi-tao…[et al.]. A Fault Diagnosis Approach for Gas Turbine Exhaust Gas Temperature Based on Fuzzy C-Means Clustering and Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073298
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Zhi-tao& Zhao, Ning-bo& Wang, Wei-ying& Tang, Rui& Li, Shu-ying. A Fault Diagnosis Approach for Gas Turbine Exhaust Gas Temperature Based on Fuzzy C-Means Clustering and Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073298
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073298
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر