摘要
摘要：现阶段针对火电厂辅助设备的传统巡检工作存在较多弊端，且所产生的故障在参数变化方面具有非线性、模糊性等特点。同时随着目前辅助设备日趋大型化、高速化、自动化和智能化，设备内部构造更加复杂，监测参数更加多元，导致所产生故障的表现形式耦合性较强，仅通过特征参数的提取难以实现对故障的有效识别。本文提出了“火电厂重要辅助设备运行状态监测平台及智慧声纹识别技术”，从传统火电厂的实际需求出发，结合智慧电厂建设的典型方向，针对火电厂辅助设备运行过程中声音具有唯一性和入微性的特点，基于智慧声纹识别手段，通过物联网感知技术改变传统巡检方式，并搭建神经网络声纹识别模型及相应智能故障特征库，利用人工智能在辅助检修人员完成对故障有效识别和分析的基础上，实现远程监控及早期预警。
出版日期
2022年03月29日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
