热能动力工程

作者：黄俊清,茅大钧

单位：上海电力大学 自动化工程学院,,上海电力大学自动化工程学院,

关键词：故障预警;汽动给水泵;双树复小波包;注意力机制;深度学习

基金：1.中国华能集团有限公司2022年度科技项目(HNKJ22-HF22) 2.上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项项目(19020500700)

当前火电厂中的汽动给水泵普遍采用单预警模型,有误报、漏报的风险,而给水泵的故障会给汽水系统带来严重的影响。对此提出了一种双重故障预警的健康度评价模型。首先利用斯皮尔曼(Spearman)相关性分析筛选相关的特征参数作为输入,并通过双树复小波包变换(DTCWPT)对给水泵的振动数据进行降噪处理,提升输入数据的质量。其次,对iTransformer模型加以改进,建立了iTransformer-KAN故障预警模型,对给水泵驱动端轴承温度进行预测。最后,基于朗肯循环确定了给水泵的核心故障监测参数,并基于时间动态规整(DTW)映射出期望给水流量与实际出口流量的偏离度。在计算出预测残差值和实时偏离度值的基础上,基于核密度估计法(KDE)设定阈值,实现故障预警的功能；同时,为方便运行人员做出决策,构建健康指数指标,直观地展现出给水泵的运行状态和机组状态等级的变化。实验结果表明,所提出的方法在实际数据上的表现优异,预警效果优于其他对比模型,能够有效评估给水泵的运行状态,保障机组的安全运行。

来源：2025年第3期

《热能动力工程》期刊编辑部

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