【摘 要】
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机组设备状态监测和诊断对于保障机组运行的安全性和经济性具有重要作用。本文围绕基于多元统计分析的电厂设备智能诊断方法开展研究工作。主要内容包括:1)从理论上分析了多元统计方法中基于传统贡献图和重构贡献图的故障分离存在的“残差污染”问题,提出了一种基于最小角度回归的重构主成分分析方法,将解重构的组合优化问题转化为解回归问题,采用融合监测指标的最小角度回归方法实现对潜在故障组合的稀疏搜索,并结合Fish
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机组设备状态监测和诊断对于保障机组运行的安全性和经济性具有重要作用。本文围绕基于多元统计分析的电厂设备智能诊断方法开展研究工作。主要内容包括:1)从理论上分析了多元统计方法中基于传统贡献图和重构贡献图的故障分离存在的“残差污染”问题,提出了一种基于最小角度回归的重构主成分分析方法,将解重构的组合优化问题转化为解回归问题,采用融合监测指标的最小角度回归方法实现对潜在故障组合的稀疏搜索,并结合Fisher-Jenks分类提取方法完成故障分离。该方法可以快速地判断出每类故障所引起的变化参数,实现故障定位。2)针对热工过程存在的变工况动态特性与非高斯分布等情况,提出一种基于动态特征提取的独立主成分分析方法,在提取动态变化后,采用独立主成分分析实现对非高斯残差部分的故障监测建模,并对基于最小角度回归重构的故障分离方法进一步改进,实现动态条件下的故障分离。3)针对实际情况中存在数据样本量少、数据不完备、数据分布不均衡等问题,提出了一种基于测地流线的核主成分分析故障监测方法,通过迁移学习技术将相似领域的数据运用到所建模型中,从而提高了模型精度。4)开发了一套火电机组状态监测与诊断软件系统,从系统原理、架构设计、功能实现等方面给出了系统开发方案。
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