【摘 要】
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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；
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52022079）；
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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。
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