火电厂大型设备故障诊断的数据挖掘方法

摘要：

针对火电厂大型设备的常见故障,提出一种新的诊断方法--数据挖掘方法.该方法通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从火电厂SCADA系统历史数据库的大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断.数据挖掘工具的核心是,采用粗糙集的约简方式,将数据库中抽取的故障诊断规则简化为基于最小变量集的决策表.该方法避免了为诊断故障而附加的专门测试或试验,降低了费用,同时减少了试验对设备造成的潜在危险.将这一方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例,结果表明其诊断的精度在92%以上,可以满足现场应用的要求.

关键词：故障诊断、数据挖掘、粗糙集、属性约简、决策树

所属期刊栏目：21

分类号：TM621(发电、发电厂)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划G1998020308;广东省自然科学基金003049;广东省科技攻关项目A1050202

在线出版日期：2005-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：927-931