火电厂锅炉设备智能故障预警方法研究  

作　　者：刘郅翔 

机构地区：[1]中国石化扬子石化有限公司,江苏南京210048

出　　处：《中国新技术新产品》2025年第5期71-73,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：由于火电厂锅炉设备在高温、高压的恶劣环境中运行,容易出现多种故障,因此严重影响了设备的安全性与可靠性。为了有效预防这些故障,本文提出了一种基于振动监测技术与智能算法的故障预警方法。首先,利用数据清洗技术对振动监测数据进行预处理,消除噪声和异常值干扰。其次,采用K-means聚类算法对预处理后的数据进行模式识别,初步分类设备运行状态。最后,结合卷积神经网络(CNN)对聚类后的数据进行故障类型识别。试验结果表明,该方法能够有效提高故障预警的准确性与实时性,为火电厂锅炉设备的安全运行提供了可靠保障。

关 键 词：火电厂锅炉 智能故障预警 振动监测 频谱分析 

分 类 号：TM62[电气工程—电力系统及自动化]