简介:摘要:本研究针对核电厂运行数据分析与故障诊断问题展开探讨。首先,通过对核电厂运行数据进行采集和存储,建立了一个全面而准确的数据集。然后,利用统计分析、机器学习和人工智能等技术,对数据进行深入挖掘和分析,以发现潜在的异常和故障模式。同时,针对故障的诊断,提出了一种基于模型的故障诊断方法,通过建立故障预测模型和故障分类模型,实现对核电厂故障的准确识别和分类。最后,通过实验验证,证明了该方法的有效性和实用性,为核电厂运行数据分析和故障诊断提供了一种有效的解决方案。
简介:摘要:本文通过机组运行数据,发掘运行数据价值,查出机组隐形缺陷,编制机组维护方案,降低生产运维成本,降低员工劳动强度,提高机组安全可靠性,由被动检修向预知维护管理转变。
简介:摘要: 目前,锅炉的规模不断扩大,锅炉系统的复杂性也逐渐增加。尤其是锅炉设备的日益高速化和自动化,使其结构越来越复杂。在科技背景下,可以通过计算机网络将传统的人工现场作业模式转变为智能控制,采集并保存海量作业数据。但是工作人员很难根据这些数据真正了解锅炉系统的实际工作情况,无法及时发现系统故障并做出准确判断。为此,单纯通过人工分析来解决锅炉故障问题,很难满足当今运行的需要。基于此,本文结合文献方法的优点,利用运行数据对锅炉故障自动检测技术进行了研究。通过滑动判断筛选出锅炉数据,使选取的数据更全面。利用主成分分析提取数据特征,可以在保证数据提取精度的前提下,减少数据提取的计算量。利用距离测量来检测锅炉故障,可以使自动检测结果更接近实际情况,而且计算简单,缩短了故障检测的时间,进而完成锅炉故障的自动检测。