基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的火電廠(chǎng)關(guān)鍵輔機(jī)設(shè)備故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、火電廠(chǎng)輔機(jī)設(shè)備的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和故障診斷關(guān)乎發(fā)電機(jī)組的可靠穩(wěn)定運(yùn)行?；鹆Πl(fā)電系統(tǒng)輔機(jī)設(shè)備表現(xiàn)為變量間交叉耦合、系統(tǒng)非線(xiàn)性強(qiáng)，很難建立精確的數(shù)學(xué)解析模型設(shè)備描述系統(tǒng)的工作狀態(tài)，本文以數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)為主要技術(shù)背景，以火電廠(chǎng)一次風(fēng)機(jī)和制粉系統(tǒng)為主要研究對(duì)象，展開(kāi)對(duì)火電廠(chǎng)輔機(jī)設(shè)備的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究。
　　本文從輔機(jī)設(shè)備的運(yùn)行特性著手，介紹了基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷技術(shù)的總體設(shè)計(jì)方案和實(shí)施路線(xiàn)。故障預(yù)警方面，以一次風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象，提

2、出了一種基于相似性建模和LS-SVM狀態(tài)估計(jì)的故障預(yù)警方法，利用實(shí)際數(shù)據(jù)，驗(yàn)證所提方法在一次風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)中能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障早期征兆的有效性。將支持向量機(jī)在解決高維、非線(xiàn)性及小樣本的模式識(shí)別問(wèn)題中的優(yōu)勢(shì)，推廣到輔機(jī)設(shè)備的故障分類(lèi)中。針對(duì)電廠(chǎng)制粉系統(tǒng)多分類(lèi)中故障類(lèi)型和故障特征之間的類(lèi)屬不確定性，提出了一種基于貝葉斯后驗(yàn)概率估計(jì)的LS-SVM多標(biāo)簽故障分類(lèi)方法。結(jié)合電廠(chǎng)制粉系統(tǒng)的實(shí)例分析對(duì)算法的進(jìn)行驗(yàn)證其有效性和合理性。此外，提出了一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)