典型文献
基于GMM与NSET优化算法的设备参数预警研究
文献摘要：
针对工业流程存在难以监测非重要数据和设备劣化状态的问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)和非线性状态估计(NSET)优化算法的设备参数预警方法,用于在设备运行过程提前发现设备的故障趋势.首先,根据设备特点对历史运行数据进行预处理;然后,利用高斯混合模型聚类获得聚类中心;最后,利用非线性状态估计建模,将聚类中心与抽样样本共同作为记忆矩阵,对实时运行数据进行预测和偏差分析,对偏差超过经验阈值的传感器报警.以某1000 MW火电机组引风机为例,选取历史典型运行状态数据进行分析,分析结果表明,该方法能有效实现传感器参数预警.
文献关键词：
工业设备;高斯混合模型;非线性状态估计优化;传感器参数预警
中图分类号：
作者姓名：
袁雪峰;马成龙;陈世和
作者机构：
华润电力技术研究院有限公司智慧发电研究中心,广东深圳518001
文献出处：
引用格式：
[1]袁雪峰;马成龙;陈世和-.基于GMM与NSET优化算法的设备参数预警研究)[J].控制工程,2022(06):1058-1064
A类：
NSET,传感器参数预警,非线性状态估计优化
B类：
GMM,设备参数,预警研究,工业流程,重要数据,劣化,预警方法,设备运行,故障趋势,设备特点,历史运行数据,高斯混合模型聚类,聚类中心,样样,时运,偏差分析,MW,火电机组,引风机,状态数据,工业设备
AB值：
0.242409
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