摘要
本发明涉及天然气涡轮智能监控技术领域,具体涉及天然气涡轮运行数据分析方法及系统,包括以下步骤:步骤S1.数据获取与预处理:通过传感器采集天然气涡轮运行数据,对数据进行标准化处理,去掉与补充数据中的异常值、缺失值;步骤S2.数据提取与计算;本发明通过多模态数据处理与动态特征提取技术,显著提升数据质量与故障特征识别能力,且基于孤立森林算法与时间序列线性插值,实现异常值精准剔除与缺失值动态填充,数据完整性大大提升,克服了传统阈值法因噪声干扰导致的误判问题,且结合动态权重优化机制,适应燃料热值波动较大及负荷突变较大的复杂工况,故障识别率大大提升,评估误差大幅度降低。
技术关键词
数据分析方法
天然气
大数据分析模型
涡轮控制系统
LSTM神经网络
数据分析系统
决策
孤立森林算法
数据采集模块
闭环反馈机制
时序预测模型
特征提取技术
历史故障数据
风险
振动特征
动态权重优化
转速传感器