电厂过程监测与故障诊断的一种MSPC方法(英文)

被引：6

作者：

李平康 ^{[1
]}

王珣 ^{[2
]}

王全民 ^{[3
]}

金涛涛 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京交通大学机电学院

[2] Intelligent Systems and Control Group, Queen’s University of Belfast,BTAH,UK

[3] 中国大唐国际盘山电力有限公司

来源：

化工学报 | 2008年 / 07期

关键词：

随机系统; 过程监控; 主元素分析; 电厂;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM76 [电力系统的自动化];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

讨论了大型电站具有随机时变特性过程的状态监测与故障诊断。基于多变量统计过程(MSPC)理论的主元素分析(PCA)技术,分辨故障事件的原因与结果。为适应随机时变特性的过程特点,将典型的PCA与改进的递推和快速滑动窗型PCA算法进行了比较。给出了递推快速滑动窗型算法(MWPCA),通过与典型的PCA算法在故障诊断应用中的比较,表明了新算法对过程特性变化的自适应能力和计算效率。给出了在现代电站过程中应用FMWPCA算法将诊断与过程特性变量结合的图示方法应用实例。

引用

页码：1790 / 1796

页数：7

共 6 条

[1]

火电机组旋转机械振动监测与故障诊断技术现状及发展 [J].