典型文献
基于多元状态估计和向量相似度的电站磨煤机故障智能预警研究
文献摘要：
为解决燃煤电站磨煤机故障频发的问题,提出一种基于多元状态估计(MSET)和向量相似度的故障预警方法.以某350MW机组的中速磨煤机为研究对象,选取能表征其运行状态的关键参数,采集包含故障信息的历史数据,并划分出不同数据集.采用等间距抽样法对训练集数据建立过程记忆矩阵,将观测向量输入MSET模型得到其对应的估计向量,同时定义二者的相似度函数,利用滑动窗口法确定预警阈值.最后采用实际运行数据验证,结果表明:当磨煤机正常运行时,其输入模型数据预测平均相对误差均在1％以下;当磨煤机发生堵煤故障时,该模型可以及时发现磨煤机运行异常,在跳闸前380 s发出报警.证明该模型可以精准预测各参数的变化趋势,实现对磨煤机故障快速准确地智能预警.
文献关键词：
中速磨煤机;过程记忆矩阵;多元状态估计;平均相似度;故障预警
中图分类号：
作者姓名：
安吉振;乔世超;陈衡;潘佩媛;董建宁;徐钢
作者机构：
华北电力大学热电生产过程污染物监测与控制北京市重点实验室,北京 102206
文献出处：
引用格式：
[1]安吉振;乔世超;陈衡;潘佩媛;董建宁;徐钢-.基于多元状态估计和向量相似度的电站磨煤机故障智能预警研究)[J].热力发电,2022(12):64-71
A类：
过程记忆矩阵
B类：
多元状态估计,智能预警,预警研究,燃煤电站,MSET,故障预警,预警方法,350MW,中速磨煤机,故障信息,历史数据,分出,抽样法,训练集,建立过程,测向,相似度函数,滑动窗口法,预警阈值,实际运行,运行数据,数据验证,模型数据,数据预测,平均相对误差,堵煤,现磨,机运,运行异常,跳闸,发出报警,精准预测,快速准确,平均相似度
AB值：
0.337092
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