火电厂锅炉常见故障的数据挖掘诊断方法.pdfVIP

第 26 卷第 7 期　　　　　　　　　　　　　仪　器　仪　表　学　报　　　　　　　　　　　　　2005 年 7 月 火电厂锅炉常见故障的数据挖掘诊断方法 杨　苹　吴　捷 (华南理工大学电力学院　广州　510640) 摘要　针对火电厂主要大型设备之一锅炉的常见故障, 提出了一种新的诊断方法: 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。由于决策表直接采 用数据库中的变量来表达, 有利于现场操作人员的理解与应用。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 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　决策表 中图分类号　 621　文献标识码　 　国家标准学科分类与代码　470 4047 TM A Fault D iagnosis for Bo ilers in Therma l Power Plan t by Da ta M in ing 　 　 　 Yang P ing W u J ie (E lectric P ow er Colleg e, S ou th Ch ina U niversity of T echnology , Guang z hou 510640, Ch ina) 　 . Abstract A n new app roach is p ropo sed to diagno se frequent faults fo r bo ilers in therm al pow er p lants Based on ( ) , the acquired data in SCADA superviso ry contro l and data acquisition system s a hybrid intelligence data m ining fram ewo rk is developed to extract h idden diagno sis info rm ation. T he hard co re of the fram ewo rk is an algo rithm in finding m inim um size reducts w h ich is based on rough set theo ry. T h is m akes it po ssible to elim inate additional test o r experim ents fo r fault diagno sis w h ich are usually expensive and invo lve som e risk s to the equipm ent. T he decision rules m ining from S