[发明专利]一种基于参数关联性智能分析的汽轮机高压缸运行状态监测方法在审
| 申请号： | 201810045291.4 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108334674A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 徐正国;张力寰;陈积明;程鹏;孙优贤 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于参数关联性智能分析的汽轮机高压缸运行状态监测方法，可应用于发电企业对于汽轮机高压缸运行状态的监控及预警。本发明基于参数关联性智能分析，将汽轮机高压缸历史正常运行数据作为训练数据进行建模，从而对实时数据进行估计，通过实际值与预估值的偏差大小来判断各变量是否发生异常，以达到预警的目的。本方法计算高效，结果准确，能够很好地应用于实际工况中，实时地对发电企业汽轮机高压缸运行状态进行监测，对于异常状态及故障的预警有重大意义。 | ||
| 搜索关键词： | 汽轮机高压缸 参数关联 智能分析 运行状态监测 发电企业 运行状态 预警 预估 实际工况 实时数据 训练数据 异常状态 重大意义 建模 应用 监测 监控 | ||
【主权项】：
1.一种基于参数关联性智能分析的汽轮机高压缸运行状态监测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：设计汽轮机高压缸的机械模型，针对每种模型选择对应的相关测点作为模型变量；步骤2：针对不同的模型，从对应的汽轮机高压缸正常运行历史数据中选择部分具有代表性的数据组成状态矩阵D，从而构建估计模型；步骤3：基于参数关联性智能分析原理对汽轮机高压缸实际运行数据进行估计；步骤4：根据对汽轮机高压缸运行数据的预估值和实际值之间的差值来判断是否存在异常及是否需要进行预警。
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