典型文献
改进因果推断方法在发电机组辅机状态监测中的应用研究
文献摘要：
数据分析技术是建设智慧电厂的核心要素,目前的大多数数据分析技术是利用数据间的强相关关系,因果推断技术的发展为利用两个强相关变量中呈现的因果不对称性发现可靠因果关系提供了有力工具.针对因果推断技术用于实际设备中模型难以选择、模型有效性和准确率无法判断的问题,本文提出一种基于因果函数的改进因果推断方法,并以一种新的角度使用因果效应强度变化监测系统运行状态.首先根据专家知识设置强、非因果关系,引入因果关系保持率CRR、因果信息不对称度DDA,改进因果关系模型的选择和评估过程.最后通过滑动窗口结合倾向得分匹配计算各方向因果效应强度用以监测系统状态.在某一次风机的系统算例中验证表明,改进因果推断方法能有效验证不同因果模型的有效性和准确度,优化因果发现过程,结合所选LiNGAM模型构建了合理可信的因果关系网络.根据因果关系网络通过因果效应强度的变化成功跟踪表征了系统状态,并发现了原始数据中无法发现的系统状态恶化节点.
文献关键词：
旋转机械;因果推断;状态监测;因果发现;倾向匹配得分
中图分类号：
作者姓名：
岳健国;郭瑞;傅行军;田新启;宗曜犇;王旭
作者机构：
大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心;东南大学能源与环境学院
文献出处：
引用格式：
[1]岳健国;郭瑞;傅行军;田新启;宗曜犇;王旭-.改进因果推断方法在发电机组辅机状态监测中的应用研究)[J].风机技术,2022(04):74-80
A类：
LiNGAM
B类：
因果推断,发电机组,辅机,机状态,状态监测,数据分析技术,智慧电厂,数数,不对称性,模型有效性,因果效应,强度变化,变化监测,专家知识,保持率,CRR,信息不对称,不对称度,DDA,因果关系模型,滑动窗口,倾向得分匹配,匹配计算,一次风机,有效验证,因果模型,因果发现,因果关系网络,原始数据,旋转机械,倾向匹配得分
AB值：
0.343009
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