【摘 要】
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现代大型发电机组系统复杂、设备众多,随着发电行业整体竞争的加剧,减少机组的非计划停机尤为重要,而机组安全经济运行的基础在于设备的稳定可靠运转。风机系统是电厂的重要
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现代大型发电机组系统复杂、设备众多,随着发电行业整体竞争的加剧,减少机组的非计划停机尤为重要,而机组安全经济运行的基础在于设备的稳定可靠运转。风机系统是电厂的重要辅机系统之一,直接关系到电厂的生产安全。因此,在设备发生故障前通过识别故障早期征兆给设备管理人员明确清晰的设备异常运行状态提示,实现对设备运行状态的智能实时监测,从而将被动的故障事后处理模式转变为更加主动的事前预警预防。本文主要研究了基于设备历史运行工况相似性原理的多元状态估计技术,并将其应用于电站风机故障预警领域。文章分析了风机系统结构特点和常见故障,并研究了故障预警系统的数据采集方法及预处理流程,其中主要研究了基于主元分析的建模参数简化和重要参数选择方法以及利用小波分析筛选设备历史正常运行时间的方法。针对电站风机状态监测和故障预警问题,本文提出了一种基于密度峰聚类的多元状态估计方法。首先,利用密度峰聚类算法对风机正常运行工况下的历史数据进行分析,提取包含设备正常运行特征信息的数据,构建记忆矩阵。其次,通过相关性原理分析观测向量与记忆矩阵之间的相似程度,使用多元状态估计技术对该观测向量进行估计。计算估计值与实测值之间的统计残差和相似度,确定风机的运行状态。然后,利用Matlab软件进行故障仿真分析,验证了原理的有效性。最后,针对故障实例建立动态故障预警模型,分析该方法在实际工程中的应用效果。结果表明该方法能够实时准确预测风机运行状态,提前发现故障征兆,指导设备运行和维护。
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