基于相关系数的核电主泵振动异常定位方法研究

在工业互联网的大背景下,核电厂积累了大量过程监测数据,但大多数据都未进行标记,无法将其直接应用于以数据驱动为核心的智能预警诊断。采用现场的报警门限值仅能对少量的振动异常进行定位,忽略了大量未超报警门限但波动明显的振动异常现象。针对该问题,提出一种基于相关系数的振动异常定位方法,该方法将振动数据与对应时间的相关系数作为衡量振动数据的波动指标,并通过历史数据统计计算波动阈值,进而对波动异常数据进行定位。核电主泵的振动监测数据表明,提出方法能有效检测数据的波动异常现象并实现了振动异常起始点的定位,为核电设备智能诊断方法的研究提供了大量有效的数据。