| 基于序列数据异常趋势识别的故障诊断方法 |
| |
| 引用本文： | 顾煜炯,杨楠,刘璐,孙树民. 基于序列数据异常趋势识别的故障诊断方法[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(15): 146-151 |
| |
| 作者姓名： | 顾煜炯 杨楠 刘璐 孙树民 |
| |
| 作者单位： | 华北电力大学能源动力与机械工程学院, 北京市 102206; 国家火力发电工程技术研究中心, 北京市 102206,华北电力大学能源动力与机械工程学院, 北京市 102206,华北电力大学能源动力与机械工程学院, 北京市 102206,华北电力大学能源动力与机械工程学院, 北京市 102206 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(20170603904)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016XS35) |
| |
| 摘 要： | 在专家诊断经验中经常会采用序列数据的变化趋势作为诊断依据。由于重大设备诊断缺乏故障样本，多以专家经验为依据，使一般的定性趋势分析方法不易在智能诊断系统中直接应用。因此，提出了一种融合专家经验的序列数据趋势识别方法。该方法基于专家对趋势特征的描述，以模糊矢量形式描述序列数据的变化趋势。然后通过趋势识别决策树，实时判断数据趋势类型。将该方法应用于汽轮机故障案例中，验证了该方法提取的趋势特征可有效提高汽轮机故障诊断模型的准确度。
|
| 关 键 词： | 序列数据；趋势特征识别；定性趋势分析；智能诊断；汽轮机诊断 |
| 收稿时间： | 2018-05-28 |
| 修稿时间： | 2019-05-20 |
Fault Diagnosis Method Based on Abnormal Trend Identification of Sequential Data |
| |
| GU Yujiong,YANG Nan,LIU Lu and SUN Shumin. Fault Diagnosis Method Based on Abnormal Trend Identification of Sequential Data[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(15): 146-151 |
| |
| Authors: | GU Yujiong YANG Nan LIU Lu SUN Shumin |
| |
| Affiliation: | School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; National Thermal Power Engineering & Technology Research Center, Beijing 102206, China,School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China,School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China and School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | sequential data trend feature identification qualitative trend analysis intelligent diagnosis turbine diagnosis |
|
| 点击此处可从《电力系统自动化》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《电力系统自动化》下载全文 |
|
