摘要
本发明公开了一种基于孪生迭代推演的压缩机温度阵列异常预测方法,包括:获取压缩机数据;构建单温度参数孪生预测模型;进行全温度参数孪生迭代推演;实现了压缩机多维温度阵列数据的长期趋势预测与异常精确预警,克服了传统方法在多温度参数协同预测方面的不足,最终达到提高压缩机运行可靠性和保障工业生产安全高效运行的显著技术效果。
技术关键词
工况参数
压缩机
阵列
偏差
止推轴承
主成分分析方法
转子
神经网络训练
训练样本集
线性单元
协方差矩阵
变量
贡献率
计算方法
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