【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，具体涉及一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法及系统。
技术介绍
1、蒸汽管道在火力发电中是核心组件，用于将锅炉产生的高温高压蒸汽输送至汽轮机，驱动发电机组发电。蒸汽管道的正常运行对于确保系统效率和可靠性至关重要。随着高温蒸汽发电技术的发展，蒸汽管道的运行状态监控变得尤为重要，尤其是防止冷凝水积聚和水锤现象等问题，这些问题可能导致能量损失或设备损坏，严重时还会引发安全事故。
2、在蒸汽管道的运行过程中，其振动状态与不同的工况有密切关系，特别是在开机后、关机后、冷凝水积聚和水锤现象等情况下。开机后，由于压力和温度的迅速升高，管道会因热胀冷缩而产生振动；关机后，温度和压力的急剧下降也会引起振动。冷凝水积聚会导致蒸汽流动不稳定，形成振动，而水锤现象则因冷凝水高速撞击管壁而引发剧烈振动。
3、然而，蒸汽管道在工业运行中面临多种挑战，这些挑战影响系统的效率、可靠性和安全性。例如，蒸汽管道中会产生冷凝水积聚。这些冷凝水会形成绝缘层，降低传热效率，影响加热过程，导致能量损失，甚至可能引发水锤现象，产生强...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行预处理包括标准化处理和降维处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，所述将预处理后的数据输入训练好的动态小波傅里叶注意力网络模型中进行特征提取包括：利用可训练小波自编码器分支对输入数据提取小波特征，利用傅里叶特征提取分支对输入数据提取傅里叶特征，利用卷积特征分支对输入数据提取卷积特征；对小波特征、傅里叶特征、卷积特征进行加权融合，输出融
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行预处理包括标准化处理和降维处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，所述将预处理后的数据输入训练好的动态小波傅里叶注意力网络模型中进行特征提取包括：利用可训练小波自编码器分支对输入数据提取小波特征，利用傅里叶特征提取分支对输入数据提取傅里叶特征，利用卷积特征分支对输入数据提取卷积特征；对小波特征、傅里叶特征、卷积特征进行加权融合，输出融合特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，所述利用可训练小波自编码器分支对输入数据提取小波特征包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的蒸汽管道状态监测方法，其特征在于，所述利用傅里叶特征提取分支对输入数据提取傅里叶特征包括：对输入数据进行快速傅里叶变换得到复数频谱，提取其幅度和相位特征；将幅度与相位沿通道方向拼接，形成输入特征张量；使用一...
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