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摘要
为解决燃煤电站磨煤机故障频发的问题，提出一种基于多元状态估计（MSET）和向量相似度的故障预警方法。以某350 MW机组的中速磨煤机为研究对象，选取能表征其运行状态的关键参数，采集包含故障信息的历史数据，并划分出不同数据集。采用等间距抽样法对训练集数据建立过程记忆矩阵，将观测向量输入MSET模型得到其对应的估计向量，同时定义二者的相似度函数，利用滑动窗口法确定预警阈值。最后采用实际运行数据验证，结果表明：当磨煤机正常运行时，其输入模型数据预测平均相对误差均在1%以下；当磨煤机发生堵煤故障时，该模型可以及时发现磨煤机运行异常，在跳闸前380 s发出报警。证明该模型可以精准预测各参数的变化趋势，实现对磨煤机故障快速准确地智能预警。
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