一种基于神经网络的蓝牙汽轮机故障诊断装置

摘要

在发电厂中,伺服模件控制着汽轮机蒸气阀门的进气量,驱动转子为发电机提供动力,是汽轮机系统的核心部件.在传统汽轮机故障诊断中,往往需要依赖工程师的经验来定位故障,但由于部件的老化故障早已出现,人工分析往往匮乏充分数据无法判断.通过在伺服模件上加装蓝牙模块,利用蓝牙5.0 Mesh技术采集多个伺服模件的关键数据,并通过神经网络技术对数据和诊断结果进行训练,构建出一个可用于电厂汽轮机关键设备故障诊断的智能诊断装置.