王朝华

汽轮机振动问题已成为制约电力设备稳定运行的重要隐患。依托状态监测技术进行振动故障的早期识别和精准诊断，是提升运维效率和保障机组安全运行的关键路径。通过构建多维数据采集系统、融合振动信号特征识别算法，并优化运维响应机制，可实现汽轮机故障的智能预测与科学管理。将状态监测技术与运维管理深度融合，有助于推动汽轮机运行模式由传统“事后维修”向“主动预防”转变，提升全生命周期管理水平。

汽轮机振动；状态监测；故障诊断；智能运维；数据驱动

[1] 林辰宇,高志敏.基于状态监测的旋转机械振动故障诊断方法研究[J].热能动力工程,2022,37(2):98-104. [2] 周建华,许恒辉.智能化运维在汽轮机故障预测中的应用探索[J].电力系统装备,2023,24(5):53-57. [3] 陈卓然,谭海波.汽轮发电机组状态监测与振动数据分析技术研究[J].能源装备,2021,25(6):45-49. [4] 贺思远,孙泽宇.振动信号处理技术在大型汽轮机故障预警中的应用[J].电力设备管理,2020,38(4):60-64. [5] 杜晓琳,阎文涛.基于人工智能的电力设备运行状态智能监控系统研究[J].电力系统自动化,2023,47(1):112-118.

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