动态建模提升磨煤机故障精确诊断：实证于山西河曲660-MW机组

本文主要探讨了一种创新的磨煤机故障诊断方法，针对火电厂中磨煤机这一关键设备的故障问题，该方法采用了动态数学建模技术来构建一个能够逼近真实磨煤机系统的工作模型。这种方法首先通过对磨煤机在实际运行中的系统特性进行深入研究，通过收集真实运行数据，对模型的参数进行精确的辨识和优化，确保模型能够准确反映系统的运行状态。 在研究过程中，作者着重分析了典型制粉系统中不同故障类型的特征参数变化规律，这些故障可能包括但不限于轴承磨损、内部零件损坏、控制系统故障等。通过对故障的不同严重程度进行细致的特征分析，建立了故障知识库，这有助于提高故障诊断的精准度和速度。 为了实现在线故障诊断，作者提出了一种新的策略，即利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的改进版本——Least Squares SVM（LS-SVM），对根据故障严重程度划分的故障样本数据进行离线训练。这种方法通过计算故障征兆并搜索最佳的缩放因子，能够在实时运行中快速识别出磨煤机的故障情况，从而提供更加及时和可靠的结果。 作者以山西河曲电厂660-MW机组的双进双出BBD3854型磨煤机为例，进行了实际应用验证。结果显示，所提出的故障诊断方法在保证安全性与可靠性的同时，显著提高了故障检测的效率和准确性，对于确保火电厂的稳定运行具有重要意义。 总结来说，这篇文章的核心贡献在于开发了一种融合了动态建模、LS-SVM和故障征兆分析的新型磨煤机故障诊断方法，它不仅提高了故障诊断的精度，还提升了故障处理的响应速度，为火电厂的维护和安全管理提供了有力的技术支持。