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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国网冀北电力有限公司经济技术研究院,北京100045 [2]天津理工大学中环信息学院,天津300380
出 处:《华北电力技术》2014年第11期59-62,共4页North China Electric Power
摘 要:局部堵灰和局部漏风是空气预热器常见的故障,基于人工的故障诊断很难将其正确区分,且无法与整个机组的自动化程度适应,而应用D-S证据理论数据融合算法,却可以取得令人满意的效果。文章基于典型样本建立置信函数,利用证据与各个目标模式间的汉明距离构造置信函数分配,针对某电厂8号机组空气预热器进行了故障诊断。诊断结果有效区分了空气预热器局部堵灰和局部漏风的故障。Local ash blocking and local air leakage are common failure of air preheater,they are difficult to be distinguished using fault diagnosis by human,and hard to adapt to the automation of the entire unit. While using D-S theory data fusion algorithm can achieve satisfactory results. Based on the credibility function founded by the typical samples and the distribution of credibility function using the Hamming distance between evidences and target modes,the No. 8 air preheater of power plant is diagnosticated. The diagnostic results showed that this method could distinguish the partial ash clogging and local air leakage of air preheater.
分 类 号:TK223.34[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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