基于模型的主泵智能状态监测研究

• 作者: 毛晓明 黄声铭
• 来源期刊: 中国核电
• 学科: 工学
• 关键词: 模型 主泵 智能 状态监测 聚类
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 核电设备
• 页码范围: 85-91
• 页数: 7页
• 分类号: TM623
• 字数: 5220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12058/zghd.2018.youxian.062

摘要

随着信息技术以及大数据分析技术的发展,对设备的状态监测提出了智能化的要求,期望通过监测发布早期预警,识别并警示潜在的设备异常.智能状态监测的主要方法和步骤如下,对历史数据进行筛选,识别正常工况下的测点数据,再通过聚类算法建立模型,将实测值与期望值进行偏差比较,对超出限定范围的偏差进行预警.通过对主泵各相关变量的分析和研究,辨别各变量间的关联性,识别该设备的特征变量,综合考虑偏差程度和持续时间的影响,分功能建立主泵监测模型.该建模技术可有效降低外在干扰对设备监测的影响,通过仿真试验及模型的持续调优,降低误报警的几率,提高主泵监测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄声铭		1	1	1.0	1.0
2	毛晓明		2	1	1.0	1.0