Pour résoudre le problème des pannes fréquentes des broyeurs à charbon dans les centrales électriques au charbon, une méthode d'alerte intelligente basée sur l'estimation de plusieurs états (MSET) et la similarité vectorielle est proposée. Comme objet d'étude, un broyeur à charbon à vitesse moyenne d'une puissance de 350 MW a été sélectionné, les paramètres clés reflétant son état de fonctionnement ont été choisis, des données historiques avec des pannes ont été collectées et divisées en différents ensembles de données. Pour les ensembles de données d'entraînement, une matrice de mémoire de processus est établie à l'aide d'un échantillonnage uniforme, le vecteur d'observation est entré dans le modèle MSET pour obtenir son vecteur estimé correspondant, et en même temps leur fonction de similarité est définie, une méthode de fenêtre glissante est utilisée pour déterminer le seuil d'alerte. Enfin, des données réelles de fonctionnement ont été utilisées pour la vérification, et les résultats montrent que lorsque le broyeur fonctionne normalement, l'erreur relative moyenne de prévision des données du modèle est inférieure à 1%; lorsque le broyeur à charbon est bloqué en raison d'un colmatage, le modèle peut détecter rapidement un fonctionnement anormal du broyeur à charbon et émettre une alerte 380 s avant le déclenchement. Cela démontre que le modèle peut prédire avec précision les tendances de changement des paramètres et réaliser une alerte intelligente rapide et précise des pannes du broyeur.

broyeur à charbon à vitesse moyenne; matrice de mémoire de processus; estimation de plusieurs états; similarité moyenne; alerte des pannes