【摘 要】
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以某600 MW亚临界火电机组凝结水系统为研究对象,以实现基于机器学习算法和专家知识的故障诊断和自动事故处理为目的,通过对其历史运行数据的选取、清洗建立适合数据分析和模型训练的样本集,采用核主成分分析算法搭建凝结水泵运行特性预警模型。通过模型对凝结水泵运行参数偏离正常值进行预警,并将预警结果和相关参数进行逻辑整合作为设备故障诊断的判据,最后再将判据作为自动事故处理的触发条件,实现了凝结水泵的预警、故障诊断和事故自动处理的全过程自动控制,结果表明模型对凝结水泵关键参数重构精度大于95%,能够对凝结水泵进气和
【机 构】
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内蒙古京隆发电有限责任公司,内蒙古化工职业学院
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以某600 MW亚临界火电机组凝结水系统为研究对象,以实现基于机器学习算法和专家知识的故障诊断和自动事故处理为目的,通过对其历史运行数据的选取、清洗建立适合数据分析和模型训练的样本集,采用核主成分分析算法搭建凝结水泵运行特性预警模型。通过模型对凝结水泵运行参数偏离正常值进行预警,并将预警结果和相关参数进行逻辑整合作为设备故障诊断的判据,最后再将判据作为自动事故处理的触发条件,实现了凝结水泵的预警、故障诊断和事故自动处理的全过程自动控制,结果表明模型对凝结水泵关键参数重构精度大于95%,能够对凝结水泵进气和
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