一次风机作为火电厂重要的辅机设备之一,其运行状态一直是火电厂相关工作人员关注的方向.本文深入研究了一种一次风机故障预警模型的建立方法,使用多变量状态估计(Multivariate State Estimation Technique,MSET)的放障预警方法建立了模型,能够很好地对一次风机的故障状态进行超前的预警.首先介绍了一次风机的相关原理,包括一次风机的结构及作用;其次,对现场采集数据进行预处理;最后,分别使用相关分析和主元分析两种方法对一次风机测点数据进行降维处理,并分别将经两种降维算法处理后的数据用以构造记忆矩阵,通过MSET核心算法计算山一次风机观测向量的估计值,并进行估计值与观测值的残差运算,使用聚类分析的方法计算估计值与观测值的相似度,通过相似度曲线对两种降维方法的故障预警效果进行对比分析,从而选择更优的建模数据降维方式.
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