基于RBF神经网络的燃气轮机监测参数非线性时间序列预测

针对常规方法对燃气轮机性能参数趋势分析缺乏外推能力的缺陷,基于某型燃气轮机低压涡轮出口温度的运行数据建立了非线性时间序列数学模型,并采用RBF径向基函数神经网络预测了燃气轮机重要监控参数的变化趋势。结果表明:RBF神经网络预测精度高,可为燃气轮机关键监测参数的预测提供一种新的方法。