【专利】基于闭环信息分析的电厂前置泵故障退化状态预测方法(专利号:201811056760.9；109667751B)

专利号：201811056760.9;109667751B
专利状态：有权
专利类型：[发明授权]
专利申请人：浙江大学
专利分类号：F04B51/00(20060101)
专利摘要：公开（公告）日:2019-11-22摘要:本发明公开了一种基于闭环信息分析的大型燃煤发电机组前置泵故障退化状态预测方法。本发明针对智能电厂大型火力发电机组前置泵，采用典型变量分析(CVA)和慢特征分析(SFA)的方法提取特征，并使用所提取的特征来训练连续隐马尔可夫模型(CHMM)，从而预测闭环控制系统故障退化状态。该方法同时考虑了大型火力发电机组前置泵发生故障时，其闭环控制系统动态调节过程中变量的时序相关性和变化速度，能够更加准确地预测智能电厂大型火力发电机组前置泵的闭环控制系统故障退化状态，有助于现场工程师提前采取防范措施，从而保证了大型火力发电机组的安全可靠运行并提高了生产效益。