基于RS-MSET的电站风机振动预测研究.pdf

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1、日窒塑告日墨塞旦基于RS—MSET的电站风机振动预测研究孙建平，富双进(华北电力大学控制与计算机工程学院，河北保定071003)摘要：故障预测技术是在数据预测技术和故障诊断技术基础上形成的综合技术，即先预测后诊断，因此，准确建立预测模型至关重要。电站风机作为电站的关键辅机之一，它的正常运行是电站正常1二作的重要保障。MSET是一种非参数建模方法，它利用数据之间的耦合关系对模型进行预测。本文选择粗糙集属性约简简化MsET模型的数据集，得到简明的属性集。4~MSET与粗糙集相结合对电站风机轴承振动进行预测，便于提早发现风机运行发展趋势，及时处理，减少由于风机突发故障引起的

2、非计划停机或者严重事故，对现场运行具有重要意义。关键词：MSET；粗糙集；电站风机；振动预测中图分类号：TP文献标识码：A文章编号：Doi：10．3969／j．issn．1671-1041．2014．03．003T1IeForecastModelonthePowerPlantfanBasedonRS—MSETSunJianping，FuShuang]in(SchoolofControlandComputerEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003China)Abstract：Technica

3、lfailurepredictiontechnologyisintegratedtechnologybasedonthedatapredictionandfaultdiagnosistechnology，meaningthatpredictionfirstsanddiagnosticsfollows，SOitisessentialtoestablishanaccuratepredictivemode1．Asoneofthekeyofpowerplantauxiliaries，itisimportantforpowerstationsworkingproperlytog

4、uaranteethenormaloperationofturbine．MSETisanon—parametricmodelingmethod，usingdatacouplingrelationshiptomakepredictionsAttributereductionofroughsetcanbeusedtosimplifydatacollection，choosingthemostappropriatesetofattributes，SOthatthelastgenerationmodelismoresimpleandeffective．Inthispaper，

5、MSETspaceisreducedbyroughset，thenMSETbuildpredictivemodelsofplantfansandimproveoperationalefficiency．Keywords：MSETRSpowerstationfanvibrationprediction0引言型有数据输入时，利用模型数据与输入数据之间的耦合关系实现预测数据地输出。相关文献使用MSET进行模型的建随着科技的进步，机械设备不断向大型化、自动化方立所使用的参量大多都是根据现场经验，人为选定的粗糙向发展，其复杂性不断增加，影响因素也越来越多。电站集利用已有的数据，

6、不需要先验知识，在处理数据过程中现场的设备多而且长时间不间断运行，它的安全运行影响不受任何外在因素影响，这样保证了数据处理的结果具有着火力发电厂的经济效益乃至现场工作人员的安全。监测客观性。粗糙集与MsET相结合使得MSET建模数据减少冗电站设备的状态、提前故障预警，减少由于设备故障而产余信息，使得模型更加简明，预测计算量的相对准确性，生的非计划停机十分必要。故准确建立设备的预测模型对减少人为等外界因素的干扰，建立出来的预测模型更具客电厂正常、高效运行具有重要意义。观性，学习和模型建立过程更加简单、直观。风机属于大型旋转机械。电厂的风机指的是送风机、引风机、一次风机等

7、。风机是火力发电厂重要的辅机设1粗糙集属性约简备之一，它在锅炉燃烧的过程中起到相互平衡和通风的作粗糙集(RoughSet)理论是Pawlak教授于1982年提出的一用。它连续地向锅炉内部输送燃烧所需要的空气，同时把种能够定量分析处理不精确、不一致、不完整信息与知识烟气排出到锅炉的外边，以保证锅炉的燃烧正常运行”】。风的数学工具J。它不需要任何先验知识，只是利用已有的数机T作环境较恶劣，出现的故障率比较高，它的故障有不据，在保持系统分类能力不变的前提下，根据数据之间的平衡、不对中、裂纹、热弯曲等]。这些故障都直接或间接依赖关系找出内部分类规则。粗糙集把