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文檔簡介
1、火電廠輔機(jī)設(shè)備的在線監(jiān)測和故障診斷關(guān)乎發(fā)電機(jī)組的可靠穩(wěn)定運(yùn)行。火力發(fā)電系統(tǒng)輔機(jī)設(shè)備表現(xiàn)為變量間交叉耦合、系統(tǒng)非線性強(qiáng),很難建立精確的數(shù)學(xué)解析模型設(shè)備描述系統(tǒng)的工作狀態(tài),本文以數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)為主要技術(shù)背景,以火電廠一次風(fēng)機(jī)和制粉系統(tǒng)為主要研究對(duì)象,展開對(duì)火電廠輔機(jī)設(shè)備的在線監(jiān)測與故障診斷的研究。
本文從輔機(jī)設(shè)備的運(yùn)行特性著手,介紹了基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷技術(shù)的總體設(shè)計(jì)方案和實(shí)施路線。故障預(yù)警方面,以一次風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象,提
2、出了一種基于相似性建模和LS-SVM狀態(tài)估計(jì)的故障預(yù)警方法,利用實(shí)際數(shù)據(jù),驗(yàn)證所提方法在一次風(fēng)機(jī)監(jiān)測中能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障早期征兆的有效性。將支持向量機(jī)在解決高維、非線性及小樣本的模式識(shí)別問題中的優(yōu)勢,推廣到輔機(jī)設(shè)備的故障分類中。針對(duì)電廠制粉系統(tǒng)多分類中故障類型和故障特征之間的類屬不確定性,提出了一種基于貝葉斯后驗(yàn)概率估計(jì)的LS-SVM多標(biāo)簽故障分類方法。結(jié)合電廠制粉系統(tǒng)的實(shí)例分析對(duì)算法的進(jìn)行驗(yàn)證其有效性和合理性。此外,提出了一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)
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