电站关联规则的主元分析挖掘方法及传感器故障检测

被引：8

作者：

邱凤翔

司风琪

徐治皋

机构：

[1] 东南大学能源与环境学院

来源：

中国电机工程学报 | 2009年 / 29卷 / 05期

关键词：

主成分分析; 关联规则; 最小二乘支持向量回归; 火电厂; 传感器; 故障检测;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2009.05.017

中图分类号：

TM621 [火力发电厂、热电站];

学科分类号：

摘要：

提出了基于主成分分析的相似关联规则的数据挖掘方法,并利用最小二乘支持向量回归方法对传感器进行故障检测。通过主成分分析寻找具有相似关联规则的参数,利用参数间的相似关联关系,建立最小二乘支持向量回归模型,通过该模型生成残差对传感器进行状态监测和故障定位,并对故障数据进行重构,代替故障数据。通过某300MW机组数据实例分析,表明该方法能准确快速地寻找具有较高相似关联规则的参数,并能给出可信的重构数据,具有一定的实用性。

引用

收藏

页码：97 / 102

页数：6

相关论文

共 17 条

[1] 基于LS-SVM的特征提取及在凝点软测量中的应用 [J].

吴德会 .

系统仿真学报, 2008, (04) :917-920+925

[2] 基于核主元分析的传感器故障检测 [J].

毕小龙 ;

王洪跃 ;

司风琪 ;

徐治皋 .

动力工程, 2007, (04) :555-559

[3] 基于支持向量回归的凝汽器清洁系数时间序列预测 [J].

王雷 ;

徐治皋 ;

司风琪 .

中国电机工程学报, 2007, (14) :62-66

[4] 状态监测与故障诊断中的主元分析法 [J].

朱松青 ;

史金飞 .

机床与液压, 2007, (01) :241-243

[5] 基于支持向量回归的300MW电站锅炉再热汽温建模 [J].

黄景涛 ;

马龙华 ;

茅建波 ;

钱积新 .

中国电机工程学报, 2006, (07) :19-24

[6] 基于支持向量机的大型电厂锅炉飞灰含碳量建模 [J].

王春林 ;

周昊 ;

周樟华 ;

凌忠钱 ;

李国能 ;

岑可法 .

中国电机工程学报, 2005, (20) :72-76

[7] 基于支持向量机和小波包能量特征的气液两相流流型识别方法 [J].

孙斌 ;

周云龙 .

中国电机工程学报, 2005, (17) :93-99

[8] 基于支持向量机的时间序列预测模型分析与应用 [J].

尉询楷 ;

李应红 ;

张朴 ;

路建明 .

系统工程与电子技术, 2005, (03) :529-532

[9] 基于最小二乘支持向量机的电站锅炉空预器热点检测系统研究 [J].

刘涵 ;

李琦 ;

刘丁 ;

梁炎明 ;

宋念龙 .

中国电机工程学报, 2005, (03) :149-154

[10] 主元分析方法在火电厂锅炉过程故障检测中的应用 [J].

黄孝彬 ;

刘吉臻 ;

牛玉广 .

动力工程, 2004, (04) :542-547