基于数据驱动与多变量状态估计的汽动引风机故障预警
Thermal Power Generation（2020）
摘要
汽动引风机是新建电厂的重要设备之一,对其采用数据驱动的故障预警时,存在监测参数多、设备故障试验代价高、运行数据少的问题.为此,本文采用多变量状态估计(MSET)方法对汽动引风机相关测点进行状态监测,构造合理的记忆矩阵,使用奇异值分解法计算广义逆矩阵,从而提高计算效率;并以江苏某电厂为研究对象,提取现场包含喘振故障的数据,采用本文方案对实时数据进行状态预警.结果 表明,该方案能够合理反映设备的运行状态,对喘振故障能够提前约5h预警.
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