基于ML-PCA的锅炉给水系统模态划分

锅炉给水系统是火电机组汽水循环的重要组成部分,对给水系统的运行健康状态进行有效监测是保障机组稳定、可靠运行的重点内容。但是,给水系统的故障存在故障征兆弱、故障动态特性被掩盖、故障变量受“残差污染”和故障后果危害大等特点。给水系统的功能性强,结构复杂,运行参数间具有强时滞、高耦合、非线性的特点,这使得运行健康状态的监测和预测体系很难实现高准确性和高可靠性。因此,如何建立有效的、能够反映给水系统运行特性的健康评估方法和体系将是保障给水系统稳定运行所亟待解决的问题。本文阐述了火电机组给水系统的结构和运行特性。然后,对给水系统的运行数据进行了基于形态学滤波方法的预处理。最终提出了基于局部主成分分析(Multi-Mode Local Principal Component Analysis, ML-PCA)方法的运行模态划分策略,并进行了应用验证。