火电厂大型设备故障诊断的数据挖掘方法

• 作者: 刘穗生 张昊 杨苹
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 数据挖掘 粗糙集 属性约简 决策树
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 927-931
• 页数: 5页
• 分类号: TM621
• 字数: 208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.06.022

摘要

针对火电厂大型设备的常见故障,提出一种新的诊断方法--数据挖掘方法.该方法通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从火电厂SCADA系统历史数据库的大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断.数据挖掘工具的核心是,采用粗糙集的约简方式,将数据库中抽取的故障诊断规则简化为基于最小变量集的决策表.该方法避免了为诊断故障而附加的专门测试或试验,降低了费用,同时减少了试验对设备造成的潜在危险.将这一方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例,结果表明其诊断的精度在92%以上,可以满足现场应用的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨苹	华南理工大学电力学院	155	2093	24.0	39.0
2	张昊	广东省科学院自动化工程研制中心	11	286	8.0	11.0
3	刘穗生	华南理工大学电力学院	3	31	3.0	3.0