【摘 要】
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针对电厂引风机运行条件恶劣、故障种类多的特点,为了提高机组安全和设备利用率,提出了一种基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)和多元状态估计(Multivariate St
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院; 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第一电厂;
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针对电厂引风机运行条件恶劣、故障种类多的特点,为了提高机组安全和设备利用率,提出了一种基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)和多元状态估计(Multivariate State Estimation Technique,MSET)的引风机故障预警方法:首先采用PCA对原始数据进行简化,消除冗余和噪音,选取主要状态参数,同时采用小波变换(Wavelet Transform,WT)进一步优化数据质量;然后通过MSET对引风机正常运行工况下的历史数据进行建模,包括历史记忆矩阵的构建、观测向量的估计和残差的计算等。以华能上海某电厂的引风机为例进行故障预警分析,验证该方法可以有效实现引风机早期的故障预警。
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