【摘 要】
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电站设备作为大型的机械动力设备,他的安全性和可靠性非常重要。传统的故障检测方式是对设备进行故障诊断,故障诊断是一种事后检修方式。电站设备一旦因为故障停机,会带来财产损失,甚至会有人员的伤亡,因此如何用其他的方法在故障发生前发现设备出现问题——也就是实现故障预警,就显得尤为重要。本文对从电站设备SIS系统中取得的正常运行的历史数据进行数据处理后,再使用小波去噪法对数据进行平滑处理,接着利用数据驱动的
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电站设备作为大型的机械动力设备,他的安全性和可靠性非常重要。传统的故障检测方式是对设备进行故障诊断,故障诊断是一种事后检修方式。电站设备一旦因为故障停机,会带来财产损失,甚至会有人员的伤亡,因此如何用其他的方法在故障发生前发现设备出现问题——也就是实现故障预警,就显得尤为重要。本文对从电站设备SIS系统中取得的正常运行的历史数据进行数据处理后,再使用小波去噪法对数据进行平滑处理,接着利用数据驱动的方法——多元状态估计技术(MSET)法构建正常运行条件下的非参数故障预警模型,结合主成分分析法(PCA)
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