La bomba de agua de vapor dinámica es un equipo auxiliar importante del sistema térmico de la central térmica. Un pronóstico efectivo de las fallas de la bomba de agua de vapor dinámica es útil para el mantenimiento de su estado. Este artículo implementó una conversión razonable de los datos históricos del sistema de monitoreo de la fábrica en parámetros de entrada del modelo de clasificación a través de un método de extracción de características basado en características estadísticas y el algoritmo de selección de características Relief, y estableció modelos de clasificación para casos reales de fallas en las pequeñas palas de la turbina y los discos de equilibrio dinámico y estático de la bomba de alimentación en dos centrales eléctricas utilizando 5 algoritmos de clasificación diferentes. La verificación de los datos reales mostró que la red neuronal BP, la máquina de vectores de soporte y el algoritmo de clasificación combinada tienen un mejor efecto de clasificación y pueden identificar los riesgos potenciales de fallas del equipo entre 4 y 10 semanas por adelantado. Estos resultados proporcionan nuevas ideas para la predicción de las fallas de otros equipos.

bomba de agua de vapor dinámica; predicción de fallas; red neuronal BP; máquina de vectores de soporte; clasificador combinado; mantenimiento del estado