石炭火力発電所の石炭粉砕機の故障頻度の問題を解決するために、多元状態推定（MSET）とベクトル類似度に基づく故障警告方法を提案します。 ある350 MWユニットの中速度の石炭粉砕機を研究対象とし、その運転状態を表す重要なパラメータを選択し、故障情報を含む履歴データを収集し、さまざまなデータセットに分割します。 等間隔サンプリング法を使用してトレーニングデータによるプロセスメモリーマトリックスを構築し、観測ベクトルをMSETモデルに入力して対応する推定ベクトルを得ると同時に、それらの類似度関数を定義し、移動窓法を使用して警告閾値を決定します。 最後に実際の運転データを使用して検証し、その結果、石炭粉砕機が正常に運転している場合、モデルデータ予測の平均相対誤差は1％未満であり； 石炭粉砕機が煤詰まりの故障が発生した場合、このモデルは、石炭粉砕機の異常な運転をタイムリーに検出し、トリッピング前380秒で警告を発します。 このモデルは、さまざまなパラメータの変化傾向を正確に予測し、石炭粉砕機の故障を素早く正確にインテリジェントに警告することができることを証明しています。

中速石炭粉砕機;プロセスメモリーマトリックス;多元状態推定;平均類似度;故障警告