改进的四子空间方法及其在电厂设备状态监测中的应用

发布时间：2019-01-08 14:17

【摘要】：四子空间方法作为常用的状态监测方法,需要假设过程变量服从高斯分布,实际中大部分的工业数据并不服从高斯分布,这使得四子空间方法的应用范围非常有限.基于此,本文使用核密度估计方法来改进传统的四子空间方法,得到了适用于一般分布下的基于核密度估计的四子空间状态监测方法.最后,利用电厂高温过热器的实际数据进行检验.结果表明改进的四子空间方法更为普适,状态监测效果也有很大的提高.
[Abstract]:As a commonly used state monitoring method, the four subspace methods need to assume that the process variables are distributed from Gao Si. In practice, most of the industrial data are not distributed from Gao Si, which makes the application scope of the four subspace methods very limited. Based on this, the kernel density estimation method is used to improve the traditional four-subspace method, and a four-subspace state monitoring method based on kernel density estimation is obtained for general distribution. Finally, the actual data of high temperature superheater in power plant are used to test. The results show that the improved four-subspace method is more suitable and the effect of state monitoring is improved greatly.
【作者单位】： 上海电气电站集团远程监控与故障诊断技术研究所;西安交通大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(71371152;11571270)~~
【分类号】：O21;TM62

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本文编号：2404721