基于多元状态估计的电厂设备状态评估和故障预警研究

针对电厂生产环境复杂，设备故障频发且不易及时发现的特点，为了提高机组运行效率和设备健康度，提出了一种基于多元状态估计的电厂设备状态评估和故障预警方法。首先，分析设备状态监测所需的监测参数，根据参数采集历史运行数据，筛选健康运行状态数据，筛选典型运行状态数据构建记忆矩阵；然后，搭建状态评估和故障预警模型，利用健康运行状态数据对模型进行训练得到成熟模型，利用成熟模型即可对设备实时运行状态进行健康度评估和故障预警。本文以某燃气发电厂燃气轮机为对象开展研究论证，结果表明，该方法能准确地评估设备运行状态，提早发现设备故障，有效实现设备故障早期预警。     

基于相空间重构和SVR的磨煤机故障预测研究

针对火电厂磨煤机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型问题,基于相空间重构和支持向量回归机(SVR)的方法,结合某电厂320 MW机组磨煤机的运行数据,进行了磨煤机状态估计和故障预警方法的研究,并应用Matlab对所提出的方法进行了验证和分析。结果表明:该预测方法有较高的估计精度,能够及时辨别磨煤机在运行中的异常,适用于火电厂辅机设备的故障诊断。