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基于信息融合的磨煤机故障诊断技术的研究
摘要
磨煤机是燃煤电厂中常用的设备，其故障会对电站的运行造成严重影响。因此，磨煤机的故障诊断技术成为了燃煤电站中的重要研究方向之一。本文基于信息融合的理论，提出了一种基于信息融合的磨煤机故障诊断技术。通过对磨煤机传感器数据的采集和处理，构建了故障诊断模型，并使用支持向量机（SVM）算法进行训练和测试。试验结果表明，本文提出的技术能够有效诊断磨煤机故障，并提升诊断准确度和精度。
关键词：磨煤机；故障诊断；信息融合；支持向量机
Abstract
Coalmillisacommonlyusedequipmentincoal-firedpowerplants,anditsfailurecancauseseriousimpactsontheoperationofpowerplants.Therefore,thefaultdiagnosistechnologyofcoalmillhasbecomeanimportantresearchdirectionincoal-firedpowerplants.Basedonthetheoryofinformationfusion,thispaperproposesafaultdiagnosistechnologyofcoalmillbasedoninformationfusion.Throughtheacquisitionandprocessingofcoalmillsensordata,thefaultdiagnosismodelisconstructedandthesupportvectormachine(SVM)algorithmisusedfortrainingandtesting.Experimentalresultsshowthattheproposedtechnologycaneffectivelydiagnosecoalmillfaultsandimprovediagnosisaccuracyandprecision.
Keywords:coalmill;faultdiagnosis;informationfusion;supportvectormachine
1.引言
随着燃煤电站的不断发展，磨煤机作为其中的重要设备之一，其效率和可靠性对于电站的运行有着至关重要的影响。然而，磨煤机的故障经常发生，这对于电站的正常操作和经济效益产生了负面影响。因此，如何准确地诊断磨煤机的故障并及时进行维修是很有必要的。
现有的磨煤机故障诊断技术主要包括传统的简单统计分析和模型基础故障诊断等方法。这些方法虽然简单易行，但是在面对复杂的磨煤机故障时无法胜任。为了提高故障诊断的准确性和精度，本文提出了一种基于信息融合的磨煤机故障诊断技术。该技术通过多传感器数据的采集和分析，将信息进行融合，进而构建故障诊断模型，并使用支持向量机（SVM）算法对模型进行训练和测试。
2.磨煤机故障诊断模型构建
2.1数据采集与处理
本文采用了振动传感器、电流传感器和温度传感器等多种传感器对磨煤机进行数据采集。将多种传感器的数据采集到的原始数据进行处理和转换，得到相应的特征数据，以供后续的故障诊断模型的构建和分析使用。
2.2特征选择
特征选择是对采集到的特征数据进行分析和筛选，选出对故障诊断有用的特征。常用的特征选择方法包括互信息、方差分析、相关系数等。在本文中，选择相关系数作为特征选择的方法，得到故障诊断模型中的特征向量。
2.3模型构建
建立磨煤机故障诊断模型是本文的核心工作。首先，结合磨煤机的工作原理和磨煤机常见故障的特点，提取了影响磨煤机运行的关键特征。基于这些特征，建立了故障诊断模型。
3.基于信息融合的磨煤机故障诊断技术
3.1信息融合的原理
信息融合是将多个源的信息（如多传感器的数据）进行综合、整合和处理，从而获得更加准确、全面的信息的方法。信息融合可以分为两类：低层次融合和高层次融合。低层次融合是将原始数据进行预处理、特征提取等操作后进行融合；高层次融合则是将已获得的结果进行综合和分析。
3.2磨煤机故障诊断技术的设计
基于信息融合理论，本文提出了一种基于信息融合的磨煤机故障诊断技术。该技术通过多传感器的数据采集和处理，将数据进行融合，得到更加准确和全面的信息，进而构建故障诊断模型。
在数据采集阶段，本文采用多种传感器对磨煤机进行数据采集。传感器的种类要考虑到不同的维度和角度来传递数据，以便获得尽可能准确的数据。在数据融合阶段，利用相关系数对所采集到的传感器数据进行融合，并进行特征选择和故障诊断模型构建。通过这一方法，得到了更加准确、全面的故障诊断模型。
3.3支持向量机算法的应用
支持向量机（SVM）算法是一种有效的数学工具，它可以将多维数据映射到高维空间中，从而更好