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基于样本熵的燃气—蒸汽联合循环机组稳态判定

         

摘要

本文提出了一种基于样本熵的燃气—蒸汽联合循环机组稳态判断方法,利用样本熵对信号的趋势变化及波动幅度的敏感性,获取目标序列的稳态因子,从而进行海量数据的筛选与归类.对几种典型仿真信号进行样本熵分析,讨论样本熵与信噪比的关系.并将样本熵用于燃气蒸汽联合循环重要参数稳态运行数据的优选.结果表明:样本熵对信号的趋势变化及波动幅度的识别能力较高,利用样本熵进行稳态判断可行;利用该优选的样本数据进行燃机特性的神经网络建模,有效提高了模型精度,大大降低了模型测试的误诊率.

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