【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，具体涉及一种中速磨煤机劣化分析及故障预警方法。
技术介绍
1、中速磨煤机在我国电厂中的应用较为普遍，而磨煤机作为炉侧重要辅机，为炉膛燃烧提供燃料支持，磨煤机长时间处在恶劣的工作环境中，加上煤质变差，导致磨煤机的整体工作状态不是很理想，实际运行过程中易出现断煤、堵煤等故障。磨煤机发生的任何故障都直接影响到机组的安全稳定运行，一旦发生故障引起发电机组非计划停机，不仅会对发电企业造成巨大的经济损失，也会对整个电网的稳定产生冲击，直接关乎企业效益、电网安全，因此对中速磨煤机的故障进行诊断非常重要，虽然目前在磨煤机状态监测和故障诊断方面已经取得了一些成绩，但是对磨煤机进行状态监测和故障诊断的方法研究依然有着十分重要的意义。
2、在相关技术中，文献“中速磨煤机状态监测与故障诊断方法研究，刘海涛，硕士论文”中提出了采用基于小波包分析和最小二乘支持向量机的磨煤机振动大故障诊断。在公布号为cn116797204a的专利申请文献提出的磨煤机一次风量故障预警方法中，通过计算模型的输出值与一次风量真实值的js散度，根据过程量化指标中常用的指标函数建立健康度和js散度之间的关系，得到一次风量当前时刻的健康度；该方案主要采用j-s散度进行一次风量参数之间差异的度量。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于如何提高中速磨煤机劣化趋势分析准确率，在一定程度提升中速磨煤机运行寿命。
2、本专利技术通过以下技术手段解决上述技术问题的：
3、提出了
4、采集磨煤机的运行状态参数，所述运行状态参数包括中速磨煤机给煤量、加载力、出口温度、电流和进出口差压；
5、对于所述给煤量和所述加载力分别采用基尼公式进行计算，确定cart决策树的参数状态；
6、基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，计算劣化趋势决策，所述劣化趋势决策包括劣化趋势线和阈值控制线；
7、基于所述cart决策树的参数状态、所述劣化趋势线和所述阈值控制线，对中速磨煤机进行故障劣化分析。
8、进一步地，所述对于所述给煤量和所述加载力分别采用基尼公式进行计算，确定cart决策树的参数状态，包括：
9、分别截取发生故障时刻前后单位周期时段内的给煤量和加载力；
10、分别对故障时刻前后的给煤量和加载力采用基尼公式进行计算，得到第一给煤量基尼系数和第一加载力基尼系数；
11、按照规定的给煤量和加载力的标准范围，分别计算给煤量在标准下的第二给煤量基尼系数及加载力在标准下的第二加载力基尼系数；
12、选择所述第一给煤量基尼系数和所述第二给煤量基尼系数中更小的作为cart决策树下参数状态，选择所述第一加载力基尼系数和所述第二加载力基尼系数中更小的作为cart决策树下参数状态。
13、进一步地，所述基尼公式表示为：
14、
15、式中：gi(xi)＝1-σpi2，pi表示故障类别i在样本xi中的概率，nxi表示按照划分类别划分后样本数量，其中，nx＝nx1+nx2+…nxn，gi(xi)表示给煤量或加载力各自样本的基尼系数。
16、进一步地，所述基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，计算劣化趋势决策，包括：
17、基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，采用j-s散度计算劣化趋势线；
18、基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，采用三西格马准则计算阈值控制线。
19、进一步地，所述基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，采用j-s散度计算劣化趋势线，包括：
20、分别计算所述出口温度、所述电流和所述进出口差压三类测点样本数据服从高斯分布的概率密度函数；
21、根据三类测点样本数据对应的概率密度函数，采用j-s散度计算三类测点样本数据的散点图；
22、采用快速傅里叶变换将各散点图的时域信号转换为频域波形信号后进行融合，得到融合波形图；
23、对融合波形图进行加窗处理，得到所述劣化趋势线。
24、进一步地，所述根据三类测点样本数据对应的概率密度函数，采用j-s散度计算三类测点样本数据的散点图，公式表示为：
25、
26、式中，a、b和c分别为出口温度、电流和进出口差压对应的概率密度函数；jsd(a||b)表示出口温度概率密度函数和电流概率密度函数的j-s散度，用于进行样本间状态分类；jsd(a||c)表示出口温度概率密度函数和进出口差压概率密度函数的j-s散度；jsd(b||c)表示电流概率密度函数和进出口差压概率密度函数的j-s散度；kl(a||α)表示出口温度概率密度函数和a+b/2概率密度函数之间的散度，用于衡量两类样本差别非对称性度量；kl(b||α)表示电流概率密度函数和a+b/2概率密度函数之间的散度；kl(a||β)表示出口温度概率密度函数和a+c/2概率密度函数之间的散度；kl(c||β)表示进出口差压对应的概率密度函数和a+c/2概率密度函数之间的散度；kl(b||γ)表示电流概率密度函数和b+c/2概率密度函数之间的散度；kl(c||γ)分别表示进出口差压对应的概率密度函数和b+c/2概率密度函数之间的散度；||表示样本概率分布表示符号。
27、进一步地，所述对融合波形图进行加窗处理，得到所述劣化趋势线，包括：
28、采用自适应比例缩放因子来适应性调节汉宁窗函数，采用汉宁窗函数对融合波形图进行加窗处理，得到所述劣化趋势线，其中，所述汉宁窗函数δhan(n)表示为：
29、
30、
31、式中：n为窗函数总长度，n＝1,2,…n-1，k为窗函数有效长度，δ为比例缩放因子，f为当前窗中残留帧面积，f为一帧面积。
32、进一步地，所述基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，采用三西格马准则计算阈值控制线，包括：
33、分别计算所述出口温度、所述电流和所述进出口差压三类测点样本数据各自的均值和方差；
34、基于所述均值和所述方差，采用三西格马准则计算阈值控制线l：
35、
36、式中，li＝μi+3νi，i∈[1,3]，出口温度、电流和进出口差压测点参数各自的均值依次记为μ1、μ2和μ3；出口温度、电流和进出口差压测点参数各自的方差依次记为ν1、ν2和ν3。
37、进一步地，所述方法还包括：
38、采用贝塞尔样本标准差对所述阈值控制线进行修正，修正的阈值控制线lk。
39、进一步地，所述基于所述cart决策树的参数状态、所述劣化趋势线和所述阈值控制线，对中速磨煤机进行故障劣化分析，包括：
40、当中速磨煤机给煤量正常、加载力正常、满足劣化趋势决策且出口温度降低、电流值减小、但进出口差压增大时，判定此时磨煤机发生堵煤故障；...
【技术保护点】
1.一种中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述对于所述给煤量和所述加载力分别采用基尼公式进行计算，确定CART决策树的参数状态，包括：
3.如权利要求2所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述基尼公式表示为：
4.如权利要求1所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，计算劣化趋势决策，包括：
5.如权利要求4所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，采用J-S散度计算劣化趋势线，包括：
6.如权利要求5所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述根据三类测点样本数据对应的概率密度函数，采用J-S散度计算三类测点样本数据的散点图，公式表示为：
7.如权利要求5所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述对融合波形图进行加窗处理，得到所述劣化趋势线，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述对于所述给煤量和所述加载力分别采用基尼公式进行计算，确定cart决策树的参数状态，包括：
3.如权利要求2所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述基尼公式表示为：
4.如权利要求1所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，计算劣化趋势决策，包括：
5.如权利要求4所述的中速磨煤机劣化分析及故障预警方法，其特征在于，所述基于所述出口温度、所述电流和所述进出口差压，采用j-s散度计算劣化趋势线，包括：
6.如权利要求5所述的中速磨煤机劣化分析及故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：张元东，吴发宽，刘星明，李雨宸，陈帅，沙千里，武海澄，徐刚，
申请(专利权)人：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院，
类型：发明
国别省市：
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