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摘要：本发明公开了一种面向压气机水洗智能决策的零样本性能退化评估方法，该方法设计压气机退化知识引导的退化差值生成网络，在先验知识的辅助下对性能轻微退化的数据特征实施定向劣化，生成性能严重退化的数据特征，从而有监督地训练分类器，并根据输出的退化等级判断是否水洗；考虑压气机性能随燃机负荷上升而提高时会对压气机真实退化程度的评估产生干扰，将不同负荷工况视为多个域，从运行数据中提取各负荷工况下不变的特征，以缓解负荷变化造成的干扰，并通过特征提取器保留这些特征中各类知识信息，提升退化差值生成网络的生成质量。本发明能够在压气机严重退化训练数据缺失的条件下评估退化等级，从而为燃气发电机组的水洗智能决策提供支持。

主权项：1.一种面向压气机水洗智能决策的零样本性能退化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1将燃气轮机压气机的性能退化过程划分为多个退化等级，收集压气机各种负荷工况下所有退化等级的运行数据，使用已见退化等级的用于训练的运行数据以及运行数据对应的退化等级标签、负荷工况标签和描述退化等级的属性向量构建训练集，使用未见退化等级的运行数据和已见退化等级的用于测试的运行数据以及运行数据对应的退化等级标签、负荷工况标签和描述退化等级的属性向量构建测试集；2构建域对抗结构网络，该域对抗结构网络包括特征提取器、梯度反转层、域对抗判别器和属性预测器；使用训练集对该域对抗结构网络进行训练，以获取训练好的特征提取器、域对抗判别器和属性预测器；3构建退化差值生成对抗网络，该退化差值生成对抗网络包括步骤2得到的训练好的特征提取器和属性预测器、生成器、转换器以及生成对抗判别器；使用训练集对该退化差值生成对抗网络进行训练，以获取训练好的生成器、转换器和生成对抗判别器；4基于训练集和测试集，利用步骤2得到的训练好的特征提取器提取域不变的已见退化等级特征，在属性向量的辅助下通过步骤3得到的训练好的生成器和转换器生成域不变的未见退化等级特征，将域不变的已见退化等级特征和域不变的未见退化等级特征及其对应的退化等级标签对分类器进行有监督训练，获得训练好的针对所有退化等级的分类器；5应用时，先将测试集中待测试的运行数据输入至训练好的特征提取器中，得到对应的域不变特征，再将该域不变特征输入至训练好的分类器中，得到对应的退化等级。

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百度查询： 浙江大学 面向压气机水洗智能决策的零样本性能退化评估方法