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题名基于多数据融合的电厂设备故障预警
被引量：12
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作者
杨海寅
倪新宇
茅大钧
徐童
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机构
中国华电集团公司江苏望亭发电分公司
上海电力学院自动化工程学院
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出处
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2018年第4期161-167,共7页
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基金
中国华电集团有限公司科技攻关项目(CHDJSKJ17-01-07).
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文摘
随着电厂设备自动化程度不断提高,以及各设备之间联系复杂性的增强,设备工作在高温高压的条件下发生故障的风险提高。为降低故障发生风险,运用相似性原理对电站设备进行建模,并对设备相关参数进行监测分析,从而提前侦测到设备参数状态发生的变化,针对设备具体的位置进行维修,防止发生更严重的故障,达到预警的目的。为了能够对设备进行全面预警,需要从设备的实时数据库出发,结合相关维修记录对数据库中的故障特征参数进行分析,实现从特征、征兆到故障原因以及故障类型的非线性映射。当设备参数与预测值发生较大偏差时,发出报警信号,提醒运行人员对相关设备进行针对性的检查,基于此方法的预警系统不仅能减少设备故障的发生次数,还能延长设备维修周期,在大型设备的故障预警领域有着广阔的应用前景。
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关键词
电厂设备
故障预警
多数据融合
相似性原理
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Keywords
power station equipment
fault early warning
multi-data fusion
similarity principle
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分类号
TK39
[动力工程及工程热物理—热能工程]
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