基于视觉信息增强的服役燃机控制系统传感器故障分类方法研究
来源：动力工程学报杂志2023年第9期北京时间：
作者：杨喜连, 王玉璋, 杨志鹏, 程侃如, 赵群飞,
摘要：将一维时间序列数据通过格拉姆角场转换为二维图像,利用方向梯度的直方图完成图像特征提取,利用多分类的支持向量机完成故障分类。基于某电厂9F燃机实际运行数据,在正常数据上叠加带有噪声的5类常见典型故障信号,以验证所提方法的有效性,并采用混淆矩阵进一步对故障分类结果进行可视化。结果表明:所提方法能有效识别微小渐变故障信号,故障的分类准确率为96.6%;格拉姆角场和马尔可夫转换场均具有较高的故障分类准确率。
关键词：燃气轮机控制系统,传感器信号,计算机视觉,故障分类,
