石炭の混合は、現在の火力発電所において経済効率を向上させる主要な手段です。しかし、劣質な石炭は研削性が悪く、発熱量が低く、同じ負荷条件下で石炭供給量が大きくなるため、研削機の詰まりなどの欠陥が生じやすいです。プロジェクト中に、研削機は正常な作業から詰まりになるまで「臨界詰まり」状態の過渡過程を経験することがわかりました。研削機の臨界詰まりを正確に判断することは、ユニットの安全で安定した運転にとって非常に重要です。本稿では、小波多尺度分解とDS証拠理論を組み合わせた目標モデル認識方法を研究し、機構分析によって原始証拠信号を特定します。さらに、尺度分解法を使用して証拠の特徴を抽出し、証拠を時間領域で整列させ、典型的なサンプルを使用して所属度関数を構築し、各証拠の信頼度関数の分配を得ます。最後に、DS証拠理論を使用して判断結論を導きます。研削機の実際の運転結果は、この方法が有効であることを示しています。

中速研磨機;臨界詰まり;状態認識;多尺度分解;DS証拠理論;所属度関数;信頼度関数の分配