简介：摘要：传统汽轮机健康状态管理技术主要应用于具体设备特定健康状态，缺少系统层面整体性的研究，对机组状态的演变、故障的传播无法准确建模和分析，因此，基于大数据挖掘驱动的机组状态监测和故障模式诊断逐渐成为掌握系统性能演变的重要手段和研究热点。大数据挖掘驱动的机组状态健康管理技术采集和获取系统实时状态，利用统计分析和信号分析的数据处理方法，提取与系统属性、状态有关的特征参数，借助机器学习智能算法和数据处理模型进行系统状态检测、分析和辨识，可靠有效地诊断系统状态模式，为机组维护、安全运行提供决策信息。
大数据挖掘技术应用于汽轮机组运行性能优化的研究
