火電設備智能診斷模型研究與應用.pdf

1、近幾十年以來火電廠一直缺少成熟應用的設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷系統(tǒng)。隨著廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)(SIS)在火電廠的廣泛推廣與應用，SIS的基礎軟件實時數(shù)據(jù)庫解決了DCS的數(shù)據(jù)存儲量的問題，利用先進的數(shù)據(jù)壓縮技術能存儲3-5年火電廠的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)。實時數(shù)據(jù)庫的廣泛應用與數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展無疑為火電設備狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷的課題研究提供了很好的技術基礎。
　　本文基于設備歷史健康樣本和高斯混合模型的模糊聚類方法建立了設備狀態(tài)預測模型，計算設備各監(jiān)測參

2、數(shù)的期望值曲線，并且通過計算高維空間實際工況與期望工況的相似度值，給出影響相似度大小的主要劣化參數(shù)，自動給出設備疑似故障模式。本文針對汽機轉(zhuǎn)軸監(jiān)測目標建立了轉(zhuǎn)軸監(jiān)測模型，選定了模型的相關參數(shù)以及歷史正常樣本，進行了模型訓練，研究了疑似故障判別方法，幫助建立設備故障知識庫。
　　本文給出了火電設備智能診斷系統(tǒng)的架構設計、功能設計、數(shù)據(jù)庫設計以及系統(tǒng)特點、核心功能和應用效果的介紹。設計開發(fā)的火電設備智能診斷系統(tǒng)將傳統(tǒng)設備故障診斷理論與