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基于模型自弈和典型样本的磨煤机故障诊断方法

摘要

本发明属于发电机组故障诊断技术领域,尤其涉及一种基于模型自弈和典型样本的磨煤机故障诊断方法,包括:基于磨煤机运行机理和历史数据,并采用遗传算法辨识未知参数来构建磨煤机机理模型;通过调整磨煤机机理模型参数来模拟磨煤机不同故障从而产生大量典型故障样本数据;采用神经网络对大量典型故障样本数据进行训练和学习,得到神经网络故障诊断模型;采用滑动窗口法将电厂中的实际数据送入训练好的神经网络故障诊断模型,在故障发生的早期进行故障预警和故障识别。解决了磨煤机故障样本数据难以筛选且样本数量不足的问题;采用神经网络对不同故障典型样本进行分类,能有效的在故障产生的初期检测出故障和故障类型,从而避免故障恶化造成损失。

著录项

  • 公开/公告号CN110208696A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910553533.5

  • 申请日2019-06-25

  • 分类号G01R31/34(20060101);G01M99/00(20110101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11246 北京众合诚成知识产权代理有限公司;

  • 代理人史双元

  • 地址 102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号

  • 入库时间 2024-02-19 13:45:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/34 申请日:20190625

    实质审查的生效

  • 2019-09-06

    公开

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