科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
作为锅炉的重要辅机设备，磨煤机现场工作环境复杂，各种参数的变化起伏不同，故障时其运行信号容易出现冲突、噪声和延迟等问题。针对此问题，提出了一种小波去噪重构与改进后的证据理论相结合的目标模式识别方法。首先通过故障状态时主要参数的变化确定原始证据信号并利用典型样本法来构造信度函数。在此基础上，利用峰效比和相关函数选择最佳小波基来对原始证据信号的数据进行去噪重构处理；同时，利用信度函数获得处理后证据信号数据的信度值。最后引进证据权重改进证据理论融合公式，运用改进后的证据理论进行融合得出识别结果。磨煤机实际运行结果表明，该方法能提前80 s判断磨煤机处于故障状态，有效改善信号延迟和冲突的问题，且对目标模式的支持度增加，提高了故障状态识别的准确性。
- 单位
