【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及在发电设备运行中检测越界状态的方法和设备。
技术介绍
大的机器，如发电设备，典型的是购买、安装、保养和运行非常昂贵。因此，确定这些设备是否在预期的运行参数内运行是重要的。设备在这些预期的参数范围之外运行可能会导致设备的损害，因此表明这样的检测状态也是重要的。为了检测这些状态，典型地是利用传感器来测量运行参数，如各种单元的压力、温度等，如果通过特殊的测量，超出了为一特定参数预先设定的阈值，则表示故障。近来，故障检测系统的学习技术已经变得很流行，以努力提高确定是否存在故障的准确性。众所周知的技术，如神经网络、多元状态评估技术(MSET)以及模糊逻辑已经用于该目的。所有的这些方法使用表示过去的正常运行和故障状态的历史数据来监控由设备的运行产生的以后的数据。如果以后的数据与历史数据模型偏离太多，产生警告并表示故障。以前的故障检测方法在很多方面有优势，但它们在某些方面也有弱势。特别是，以前的这些故障检测方法典型地是依赖历史数据来产生边界的估计，该边界位于可以认为是故障的数据测量值和可以认为是正常运行状态的那些测量值之间。然而，典型地是这些边界估计相对不准确。...
【技术保护点】
在具有监控系统的设备中检测越界状态的方法，所述监控系统存储支持矢量机器特征空间，该特征空间具有一个将第一类数据和第二类数据基本上分隔开的边界，所述方法包括：接收来自和所述设备相连的独立传感器的运行数据单元；将所述的运行数据单 元和所述边界进行比较；以及如果所述的运行数据单元位于所述的第二类数据内，确定所述的运行数据单元表示所述的设备处于越界状态。
【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：C元，Z卡塔尔特佩，C诺伊鲍尔，
申请(专利权)人：西门子共同研究公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]
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