船用發(fā)電汽輪機(jī)多特征耦合故障預(yù)測(cè)方法

摘要： 針對(duì)發(fā)電汽輪機(jī)運(yùn)行參數(shù)高度耦合、故障特征參數(shù)預(yù)測(cè)困難的問題，綜合運(yùn)用中值回歸經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向長(zhǎng)短期記憶模型，提出一種適用于發(fā)電汽輪機(jī)的多特征故障預(yù)測(cè)方法。首先，通過中值回歸經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Median Regression Empirical Mode Decomposition, MREMD）對(duì)故障相關(guān)參數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)提??；然后，以各參數(shù)運(yùn)行趨勢(shì)為訓(xùn)練集的輸入特征向...