基于深度自编码器和支持向量数据描述的燃气轮机高温部件异常检测

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基于深度自编码器和支持向量数据描述的燃气轮机高温部件异常检测

发电技术 2021年42卷第4期页码：422-430

智能涡轮发电技术|更新时间：2025-07-04

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专辑

- 基于深度自编码器和支持向量数据描述的燃气轮机高温部件异常检测
- Anomaly Detection of Gas Turbine Hot Components Based on Deep Autoencoder and Support Vector Data Description
- 作者机构：
  1.哈尔滨工业大学控制科学与工程系, 黑龙江省哈尔滨市 150001
  2.哈尔滨工业大学能源科学与工程学院, 黑龙江省哈尔滨市 150001
  3.中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所, 辽宁省沈阳市 110035
- 作者简介：
  白明亮(1996), 男, 博士研究生, 研究方向为智能故障诊断、时间序列数据预测与机器学习, mingliangbai@outlook.com
  张冬雪(1996), 女, 硕士研究生, 研究方向为动力装置与能源系统的建模及系统运行优化调度, 19S102132@stu.hit.edu.cn
  刘金福(1977), 男, 教授, 博士生导师, 研究方向为动力装置建模仿真、控制与故障诊断, 本文通信作者, jinfuliu@hit.edu.cn
  刘娇(1990), 女, 博士, 研究方向为发动机健康管理, liujiaohit@hotmail.com
  于达仁(1966), 男, 教授, 博士生导师, 研究方向为动力装置建模仿真、控制与故障诊断, yudaren@hit.edu.cn
- 基金信息：
  国家自然科学基金项目(51976042);国家重大科技专项(2017-I-0007-0008)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.21021
  中图分类号：
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