基于D-S证据理论的煤粉细度融合诊断

针对电厂煤粉细度在线测量难的问题,提出利用数据融合技术识别煤粉过细、煤粉正常、煤粉过粗。在分析与煤粉细度相关的多个运行状态参量基础上,根据历史运行数据,确定煤粉细度的典型样本,然后对各状态参量应用D-S融合规则得到结果。而对于D-S证据理论应用中基本概率赋值难以确定问题,应用正态分布曲线构造相似度函数,继而得到基本概率赋值,减少了方法的主观性。根据运行数据验证,该方法能够有效诊断煤粉细度,且具有较好的鲁棒性,具有工程实用价值。