[发明专利]基于电厂数据的汽轮机故障诊断检测及预警方法及系统

摘要

本公开提出了一种基于电厂数据的汽轮机故障诊断检测及预警方法及系统，通过获取历史数据对获取的历史数据进行分析获得汽轮机运行指标数据的振动信号、状态转移指标、危险程度指标输入至极限学习机训练获得识别模型；同时实时获取汽轮机运行指标数据；根据实时获取汽轮机运行指标数据获得汽轮机运行指标数据的振动信号、状态转移指标、危险程度指标，将上述综合指标输入至训练好的极限学习机进行识别，输出汽轮机运行是否异常。本公开提供了一种变量少、可靠性高、实用性强的机组轴系故障的检测与预警方法，提高故障异常预报准确率，同时，数据在故障发生之前出现异常，可以进行提前检测和报警，避免事后检测带来的经济损失。

主权项

1.基于电厂数据的汽轮机故障诊断检测及预警方法，其特征是，包括如下步骤：/n获取汽轮机运行指标数据；/n构建危险程度函数，根据获取的指标数据和危险程度函数，获得每个指标的危险程度数值；/n将获得的危险程度数值和根据历史电厂数据确定的危险程度权重加权获得汽轮机系统当前时刻的危险程度指标；/n根据获取的汽轮机运行指标数据判断当前时刻和当前之前的某一时刻所有指标的状态转移状态，统计每一种状态转移状态的指标数量为状态转移指标；/n将获取的汽轮机运行指标数据的振动信号、状态转移指标和危险程度指标输入至训练好的极限学习机进行识别，输出汽轮机运行是否异常。/n