【摘 要】
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讨论了大型电站具有随机时变特性过程的状态监测与故障诊断.基于多变量统计过程(MSPC)理论的主元素分析(PCA)技术,分辨故障事件的原因与结果.为适应随机时变特性的过程特点,
【机 构】
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北京交通大学机电学院,Intelligent Systems and Control Group,中国大唐国际盘山电力有限公司
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讨论了大型电站具有随机时变特性过程的状态监测与故障诊断.基于多变量统计过程(MSPC)理论的主元素分析(PCA)技术,分辨故障事件的原因与结果.为适应随机时变特性的过程特点,将典型的PCA与改进的递推和快速滑动窗型PCA算法进行了比较.给出了递推快速滑动窗型算法(MWPCA),通过与典型的PCA算法在故障诊断应用中的比较,表明了新算法对过程特性变化的自适应能力和计算效率.给出了在现代电站过程中应用FMWPCA算法将诊断与过程特性变量结合的图示方法应用实例.
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