| 火电厂锅炉常见故障的数据挖掘诊断方法 |
| |
| 引用本文： | 杨苹,吴捷. 火电厂锅炉常见故障的数据挖掘诊断方法[J]. 仪器仪表学报, 2005, 26(7): 696-701 |
| |
| 作者姓名： | 杨苹 吴捷 |
| |
| 作者单位： | 华南理工大学电力学院,广州,510640 |
| |
| 基金项目： | 国家重大基础研究计划(G1998020308)资助项目。 |
| |
| 摘 要： | 针对火电厂主要大型设备之一锅炉的常见故障,提出了一种新的诊断方法:数据挖掘方法。该方法通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从火电厂SCADA系统历史数据库的大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断。数据挖掘工具的核心是:采用粗糙集的约简方式,将数据库中抽取的故障诊断规则简化为基于最小变量集的决策表。由于决策表直接采用数据库中的变量来表达,有利于现场操作人员的理解与应用。该方法避免了为诊断故障而附加的专门测试或试验,降低了费用,同时减少了试验对设备造成的潜在危险。将这一方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例,结果表明:其诊断的精度可以满足现场应用的要求。
|
| 关 键 词： | 故障诊断 数据挖掘 粗糙集 属性约简 决策表 |
| 修稿时间： | 2003-10-01 |
Fault Diagnosis for Boilers in Thermal Power Plant by Data Mining |
| |
| Yang Ping,Wu Jie. Fault Diagnosis for Boilers in Thermal Power Plant by Data Mining[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2005, 26(7): 696-701 |
| |
| Authors: | Yang Ping Wu Jie |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Fault diagnosis Data mining Rough set Attribute reduction Decision table |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
