[发明专利]一种面向磨煤机的分段概率性状态监测方法

权利要求书

1.一种面向磨煤机的分段概率性状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）离线建立监测模型，包括以下子步骤：

（1.1）获取历史磨煤机数据；

（1.2）对磨煤机数据进行切片离散化，得到多个负载片，每个负载片都是一个二维矩阵；

（1.3）自动识别划分不同预测段，包括以下子步骤：

（1.3.1）对每个负载片进行标准化处理；

（1.3.2）对每个标准化后的负载片分别建立高斯过程回归模型；

（1.3.3）根据对应的高斯过程回归模型计算每个标准化后的负载片的预测误差；

（1.3.4）从第一个标准化后的负载片开始，将其与后续的负载片步进式合并，直到合并后的负载片的预测误差发生变化时停止合并，已经合并的负载片形成一个步进式预测段；

（1.3.5）将剩余的标准化后的负载片根据步骤（1.3.4）划分步进式预测段，得到多个步进式预测段；

（1.3.6）分别对每一个步进式预测段构建高斯过程回归模型，得到离线监测模型；

（2）在线状态监测，包括以下子步骤：

（2.1）获得在线磨煤机的实时数据，并确定该实时数据的给煤量所属的负载片和步进式预测段；

（2.2）对实时数据进行标准化处理；

（2.3）利用步骤（1.3.6）构建的离线监测模型对标准化后的实时数据进行预测；

（2.4）利用步骤（2.3）预测的结果得到控制限，并计算实时数据样本的后验概率；判断预测结果是否超过控制限，若超过则以实时数据样本的后验概率表示发生故障的概率，若未超过则表示工作正常。

2.如权利要求1所述面向磨煤机的分段概率性状态监测方法，其特征在于，所述步骤（1.1）具体为：获取磨煤机的I个可用历史数据，每个历史数据具有J个可测变量，将I个历史数据描述为一个二维矩阵；其中，I表示样本数量，J表示变量数量，且I与J均为正整数。

3.如权利要求2所述面向磨煤机的分段概率性状态监测方法，其特征在于，所述步骤（1.2）具体为：从二维矩阵中提取给煤量变量，评估该变量的概率密度函数，在保证该变量累计概率相同的前提下将二维矩阵原数据划分为个初始负载片，进行离散化处理；记录每个初始负载片的给煤量变化范围，第g个初始负载片的给煤量范围为。