一种火电厂热力系统传感器故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种火电厂热力系统传感器故障诊断方法，包括：对热力系统的传感器信息数据进行采样；根据传感器信息采样数据确定阶次数p；根据所述阶次数p选择自回归模型；确定自回归模型中的参数，同时确定自回归模型的表达式；利用自回归模型预测出传感器在下一时刻的输出值，通过比较传感器的预测值与实际值产生残差，获得残差序列；对获得的残差序列进行分析，当所有残差序列均表现出可能出现为某种故障类型时，则判断传感器发生该类故障。本技术方案能快速准确地实现传感器故障诊断与数据重构，特别适合于在线应用。

主权项

一种火电厂热力系统传感器故障诊断方法，其特征在于，该方法包括：对热力系统的传感器信息数据进行采样；根据传感器信息采样数据确定阶次数p；根据所述阶次数p选择自回归模型；确定自回归模型中的参数，同时确定自回归模型的表达式；i＝1，以t‑p+i为初始时间节点，时间序列窗口长度为p，对传感器信息数据采样得到的p个实际测量数据作为自回归模型的输入，经自回归模型输出第t+1时刻的预测数据并确定预测数据与对应的实际测量数据x(t+1)之间的残差e(i)，当残差e(i)不超过阈值时，则i＝i+1，以t‑p+i为初始时间节点，继续经自回归模型获得一残差e(i)，直至残差e(i)大于阈值；将当前预测数据以当前时刻t+i为始发点前p‑1个连续时刻对应数据组成训练数据，分别经至少两个自回归模型获得对应残差，记录下来，且i＝i+1；继续将最新获得的预测数据以当前时刻t+i为始发点前p‑1个连续时刻对应数据组成训练数据，直至获得自回归模型对应地残差序列；对获得的残差序列进行分析，当所有残差序列均表现出可能出现为某种故障类型时，则判断传感器发生该类故障。