Паровая динамическая насосная установка является важным вспомогательным оборудованием тепловой системы электростанции. Эффективный прогноз отказов паровой динамической насосной установки полезен для ее состояния технического обслуживания. В данной статье через метод извлечения характеристик на основе статистических характеристик и алгоритм выбора характеристик Relief было реализовано разумное преобразование исторических данных системы мониторинга завода в параметры входа модели классификации, и были установлены модели классификации для фактических случаев отказов малых лопаток турбины и мягких и жестких дисков насоса подачи в двух электростанциях. Проверка фактических данных показала, что нейронная сеть BP, метод опорных векторов и комбинированный алгоритм классификации имеют более предпочтительный эффект классификации и могут заранее распознать потенциальные риски отказа оборудования между 4 и 10 неделями. Эти результаты предоставляют новые идеи для прогнозирования отказов другого оборудования.

паровая динамическая насосная установка; прогнозирование отказов; нейронная сеть BP; метод опорных векторов; комбинированный классификатор; техническое обслуживание состояния