Для решения проблемы частых отказов угольных мельниц на электростанциях предлагается метод интеллектуального предупреждения отказов на основе многократной оценки состояния (MSET) и векторной близости. В качестве объекта исследования выбрана мельница средней скорости с мощностью 350 МВт, выбраны ключевые параметры, отражающие ее рабочее состояние, собрана историческая информация с отказами и разделена на различные наборы данных. Для данных наборов тренировочных данных создается матрица памяти по процессу с использованием равномерной выборки, вектор наблюдений подается в модель MSET, и одновременно определяется их функция близости, используется метод скользящего окна для определения порога предупреждения. Наконец, проверяется на реальных данных эксплуатации, и результаты показывают, что при нормальной работе мельницы средней скорости средняя относительная ошибка прогностических данных модели составляет менее 1%; при возникновении отказов в мельнице из-за запоров угля модель может своевременно обнаружить отклоненную работу мельницы и выдать предупреждение за 380 с до срабатывания. Это подтверждает возможность точного прогнозирования тенденций изменения параметров и быстрого и точного интеллектуального предупреждения отказов мельницы.

мельница средней скорости; матрица памяти процесса; многократная оценка состояния; средняя близость; предупреждение отказов