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申请/专利权人：国能黄金埠发电有限公司;南昌工程学院;南昌科晨电力试验研究有限公司
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118295374A
主分类号：G05B23/02
分类号：G05B23/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及火电厂热工自动控制领域，尤其涉及基于自适应变分模态分解VMD的火电机组主控参数信号提取及深度学习的异常检测方法。基于VMD的火电机组主控参数信号提取的异常检测方法，包括以下步骤：S1采集读取火电机组DCS中的实际运行主蒸汽压力历史数据，数据形式为时间序列是S＝[t，p]；[t，p]表示各时序压力值的连续数据；S2定义用VMD对数据进行模态分解的函数，计算每个模态的包络熵。通过采集机组DCS的各回路运行信息，对主控参数数据进行自适应的变分模态分解VMD，通过计算模态分量与分量总和之间的动态时间规划DTW平均距离以及皮尔逊相关系数，得到波形相似度和幅值相似度，从而对相似度排序得到各信号主导模式的时间序列。
主权项：1.基于VMD的火电机组主控参数信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1采集读取火电机组DCS中的实际运行主控参数的历史数据，数据形式为时间序列是s＝[time,value]；S2定义用VMD对数据进行模态分解的函数，计算每个模态的包络熵；S3迭代优化VMD的参数，对模态分解个数K和惩罚函数alpha作为迭代的粒子进行寻优，即对：约束问题加入惩罚因子α得到：上式中，以模态中的最大包络熵作为适应度函数，当适应度函数达到取值范围最小值时，得到最佳VMD分解策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能黄金埠发电有限公司 南昌工程学院 南昌科晨电力试验研究有限公司 基于VMD的火电机组主控参数信号提取及异常检测方法
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