摘要
발전기 그룹 장치의 고장 진단에서 유사성 모델링 (SBM)은 장치의 역사적 데이터에서 장치의 운전 특성을 계산하여 장치를 실시간으로 모니터링할 수 있게 합니다; 퍼지 확률 방향 그래프 (FPSDG)는 완전한 모듈 라이브러리와 확률 테이블을 설정하여 고장을 진단하며, 고장을 정확하게 위치시킬 수 있습니다. 본문에서는 SBM과 FPSDG의 장점을 활용하여 SBM-FPSDG를 기반으로 하는 장비 고장 모니터링 및 진단 방법을 얻기 위해 두 가지를 결합합니다. 연구 대상인 고압 가열기를 기준으로 잡아 해당 장비의 역사적 운영 데이터를 이용하여 SBM 모델을 구축하고, 장비의 운영 특성에 따라 고장 모듈 라이브러리 및 확률 테이블을 설정하여 고압 가열기를 모니터링하고 진단할 수 있습니다. 600MW 발전소 1호 고압 가열기에 대한 시뮬레이션 계산을 수행했을 때, 계산 결과는 정확하게 고압 가열기의 매개변수를 추정할 수 있음을 보여 주며, 고장에 대한 조기 경보를 제공하고 정확하게 그 위치를 찾을 수 있어 실시간 모니터링 능력이 뛰어나며, 단순한 계산 방법을 가지며 공학 응용에 적합하다는 것을 보여줍니다.
关键词
유사성 모델링; 퍼지 확률; 군집; 기호 방향 그래프; 상태 모니터링; 고장 진단; 고압 가열기