基于机器学习的引风机故障预警方法研究

摘要

针对传统状态监测方法难以及时发现引风机运行异常而影响火电厂安全性和经济性的问题,将机器学习方法应用于引风机故障预警和诊断中.通过建立引风机运行参数间的自编码模型,利用模型训练误差统计特性,结合模型预测值实时地为各运行参数确定合理范围.结合沙角C电厂3号机组的1#引风机历史运行数据,应用MATLAB对所提出的方法进行验证和分析.研究结果表明,该预测方法具有较高的准确性,能够及时发现引风机运行异常,该方法也同样适用于火电厂其他辅机设备的故障预警,具有一定的工程应用价值.