摘要
燃气调压器是燃气输配系统中的关键设备,其安全稳定运行一直受到广泛关注。本文提出了一种基于CAE-XGBoost的中低压调压器故障诊断方法。首先,使用卷积自编码器(CAE)网络对调压器出口压力信号进行无监督学习,在重构误差允许范围内,通过编码器部分的输出,提取出口压力信号的深层次特征;再使用梯度提升集成学习模型(XGBoost)对提取的特征进行故障分类。使用121台在线调压器设备进行验证,针对正常、内漏、喘振和关闭压力过高4种故障类型进行识别。结果表明,基于CAE-XGBoost模型的故障识别准确率均达到95%以上,验证了模型的有效性。
作者
王强
李泽明
周梦琪
Wang Qiang;Li Zeming;Zhou Mengqi
出处
《城市燃气》
2025年第6期4-9,共6页
Urban Gas
