LS-SVM与Sigmoid融合的证据推理：电站锅炉空预器热点检测

本文主要探讨了基于证据推理的电站锅炉空预器热点检测方法，发表于2009年的《传感技术学报》第22卷第12期。在火力发电厂的运营中，确保空气预热器（空预器）的正常运行至关重要，因为热点检测能够及时发现潜在的故障，保障设备安全和整体发电效率。 研究者们采用了综合热电偶和红外传感器两种温度测量手段，这两种传感器的数据对于评估空预器内部温度分布提供了关键信息。他们引入了Dempster-Shafer（DS）证据理论，这是一种处理不确定性和不完全信息的推理框架，能够有效融合这两种不同类型的数据源，以提高火情状态识别的准确性。 为了准确计算每种证据的基本概率，研究团队首先采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）和Sigmoid函数构建了一个多元分类器。LS-SVM是一种强大的机器学习算法，通过解决优化问题来找到最优的决策边界，而Sigmoid函数则被用来进行非线性映射，以实现对温度数据的精细分类。通过这个分类器，研究人员可以对温度测点进行精确的类别判断，进而为证据的基本概率计算提供依据。 实验结果显示，该多元分类器表现出高精度的性能，能够有效地区分不同的温度状态，从而提高了空预器热点检测的可靠性。此外，论文还展示了该方法在实际应用中的敏感性和准确性，这对于电力系统的实时监控和维护具有显著的实际价值。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合多种温度传感器数据和证据推理技术的智能检测策略，不仅提升了空预器热点检测的精度，而且为火力发电站的运行维护提供了一种科学而实用的方法。这种方法对于保障电力系统的稳定运行和降低事故风险具有重要意义。