Bei der Diagnose von Fehlfunktionen von Generatorsätzen berechnet die Ähnlichkeitsmodellierung (SBM) die Betriebsmerkmale der Ausrüstung aus den historischen Daten der Ausrüstung, was es ermöglicht, die Ausrüstung in Echtzeit zu überwachen; der unscharfe wahrscheinlichkeitsgerichtete Graph (FPSDG) durch die Schaffung einer vollständigen Bibliothek von Modulen und Wahrscheinlichkeitstabellen führt die Diagnose von Fehlfunktionen durch, was eine genaue Lokalisierung von Fehlern ermöglicht. In diesem Artikel werden die Vorteile von SBM und FPSDG genutzt, indem sie kombiniert werden, um eine Methode zur Diagnose und Überwachung von Ausrüstungsfehlern auf der Grundlage von SBM-FPSDG zu erhalten. Unter Verwendung eines Hochdruckwärmetauschers als Forschungsobjekt wird ein SBM-Modell anhand seiner historischen Betriebsdaten erstellt, basierend auf den Betriebsmerkmalen der Ausrüstung wird eine Fehlerspeicherbibliothek und eine Wahrscheinlichkeitstabelle erstellt, was es ermöglicht, den Hochdruckwärmetauscher zu überwachen und zu diagnostizieren. Simulationen wurden an Hochdruckwärmetauscher Nr. 1 in einem 600-MW-Kraftwerk durchgeführt. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass diese Methode die Parameter des Hochdruckwärmetauschers präzise schätzen kann, über eine gute Echtzeitüberwachungsfähigkeit verfügt, frühzeitig bei Fehlern des Equipments Alarm schlägt und sie präzise lokalisiert; diese Methode ist einfach zu berechnen und für Ingenieuranwendungen geeignet.

Ähnlichkeitsmodellierung; Unschärfe Wahrscheinlichkeit; Clustering; Symbolgerichteter Graph; Zustandsüberwachung; Diagnose von Fehlfunktionen; Hochdruckwärmetauscher