基于多维参数动态偏差的电厂设备健康评价方法
袁伟中1
沈利2
郑必君1
朱彬源1
张宜勇3
刘豪杰3
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摘要：针对电厂设备健康评价不完善的问题,提出了一种基于多参数动态偏差的设备健康评价的方法.首先通过BP神经网络对设备参数进行回归估计,获得历史数据和训练数据的残差数据,并根据累积概率密度分布构建残差数据与参数分数的映射关系;然后通过概率分布相似性聚类算法对历史数据进行工况划分,当实时数据进入到BP神经网络和聚类算法后,根据相应公式计算严重等级和工况运行等级,并以此计算设备健康评价分数.通过实例分析,此方法能透彻分析当前参数数值运行态势以及跟其他同类参数的水平定位,对当前设备综合性健康评价具有很好的实用效果.
关键词：健康评价多参数动态偏差BP神经网络概率分布相似性聚类算法
论文发表日期：2021-11-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 48-51 )