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基于改进MSET的一次风机故障预警及诊断方法

作者：余兴刚,宾谊沅,陈文,等日期：2023-06-25/span> 浏览：407 查看PDF文档

基于改进MSET的一次风机故障预警及诊断方法*

余兴刚1,宾谊沅2,陈文2,魏鑫3,刘明3,邱斌斌3*

(1.国网湖南省电力有限公司电力科学研究院高效清洁发电技术湖南省重点实验室,湖南长沙 410007;

2.湖南省湘电试验研究院有限公司,湖南长沙 410004;3.西安交通大学动力工程多相流国家重点

实验室,陕西西安 710049)

摘要:针对电站风机故障预警和故障点追溯等问题,基于改进多元状态估计技术(MSET)模型和误差分量,提出了一次风机故障预警和诊断方法。首先,介绍了多元状态估计技术的概念;选取了建模变量,并进行了数据预处理,通过构建改进动态记忆矩阵D,进行了MSET模型有效性的验证;然后,使用相似度函数作为故障预警依据,并利用滑动窗口法降低了噪音干扰,采用两种动态记忆矩阵构建方法,分别建立了模型,并进行了模型的有效性验证;最后,采用人为增加扰动的方式,模拟了温度、振动故障数据,进行了故障预警模拟,并通过计算各参数的误差分量进行了故障点追溯。研究结果表明:改进的动态记忆矩阵建模方法具有更高的准确度和更强的抗干扰能力;改进MSET和误差分量模型可成功实现故障的提前预警和故障点追溯功能。该模型能够为电站设备故障预警和检修提供借鉴。

关键词:离心式鼓风机;多元状态估计技术;误差分量;故障点追溯;动态记忆矩阵建模方法;人为增加扰动;相似度函数

中图分类号:TH442;TM62文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)04-0535-07

余兴刚,宾谊沅,陈文,等.基于改进MSET的一次风机故障预警及诊断方法[J].机电工程,2023,40(4):535-541.

YU Xing-gang, BIN Yi-yuan, CHEN Wen,et al.Early warning and diagnosis of primary fans based on improved MSET[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2023,40(4):535-541.