Die dynamische Dampfwasser-Pumpe ist eine wichtige Nebenvorrichtung des thermischen Systems des Wärmekraftwerks. Eine wirksame Prognose von Ausfällen der dynamischen Dampfwasser-Pumpe ist nützlich für die Zustandswartung. In diesem Artikel wurde eine vernünftige Umwandlung historischer Daten des Werksüberwachungssystems in Eingabeparameter des Klassifikationsmodells durch eine auf statistischen Eigenschaften basierende Merkmalsextraktionsmethode und den Relief-Merkmal-Auswahlalgorithmus implementiert und Klassifikationsmodelle für tatsächliche Ausfallfälle von kleinen Turbinenschaufeln und dynamischen und statischen Ausgleichsscheiben der Speisepumpe in zwei Kraftwerken unter Verwendung von 5 verschiedenen Klassifikationsalgorithmen entwickelt. Die Überprüfung der tatsächlichen Daten zeigte, dass das BP-Neuronennetz, die Support-Vektor-Maschine und der kombinierte Klassifikationsalgorithmus eine bessere Klassifikationswirkung haben und potenzielle Risiken für Geräteausfälle zwischen 4 und 10 Wochen im Voraus identifizieren können. Diese Ergebnisse liefern neue Ideen für die Vorhersage von Ausfällen anderer Geräte.

dynamische Dampfwasser-Pumpe; Prognose von Ausfällen; BP-Neuronennetz; Support-Vektor-Maschine; kombinierter Klassifikator; Zustandswartung