logo móvil
Contáctanos

Un novedoso método inteligente para el diagnóstico de fallas en turbinas de vapor basado en T-SNE y XGBoost

Autores: Liang, Zhiguo; Zhang, Lijun; Wang, Xizhe

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2023

Un novedoso método inteligente para el diagnóstico de fallas en turbinas de vapor basado en T-SNE y XGBoost


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Falla
Turbinas de vapor
Diagnóstico de fallas
T-SNE
XGBoost
Agrupamiento de datos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 49

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Dado que la falla de las turbinas de vapor ocurre con frecuencia y puede causar grandes pérdidas para las plantas térmicas, es importante identificar una falla con anticipación. En este documento se propone un novedoso método de diagnóstico de fallas por agrupación para turbinas de vapor basado en la incrustación de vecindario estocástico de distribución t (t-SNE) y el aumento extremo de gradientes (XGBoost).

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro