基于聚类分析和状态估计的制粉系统故障预警

状态监测可大大降低发电设备的维护成本.将基于非线性状态估计的状态监测方法用于发电机组制粉系统.采用一种改进的内存矩阵的构造方法,能够很好地覆盖制粉系统的正常运行空间.当估计的模型和实际测量值之间相差很大时表明状态异常.通过提取正常工况下的监测参数的聚类中心,计算估计值与聚类中心的相似性测度值,确定风机工作状态.根据国内某机组某直吹式制粉系统的实时数据验证,仿真结果表明此方法可以有效地实现早期故障预警.