本站小編為你精心準備了設備狀態監測的數據挖掘論文參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

1設備狀態監測中數據挖掘技術實施要點

結合目前電廠實際情況來看，設備狀態監測系統與數據挖掘技術是密切相關的，就目前數據挖掘技術應用角度來看，其實施步驟及實施要點主要可以按照以下流程進行。

1.1以監測系統模型預測值實施監測數據挖掘技術規范下所確定的非參數性模型，可以在監測設備現場運行時產生符合設備運行規范的相應預測值，設備狀態實時化預測值的確定，不單純由設備現場運行情況確定，同時也會按照設備同監測系統各監測點的相互關系以及設備過往運行情況進行調整。準確的說，設備狀態實時化監測，應當充分考慮到大量歷史信息數據，并全面把握各模型內部測點關系后，動態化確立的，在實踐當中，利用高精度的預測數值同設備實際運行數值進行分析比較，并采用統計學方法進行分析，可較為全面的把握現場設備的各項參數，并針對設備及系統的早期故障進行有效預警。比如，若單項參數的實際測量結果同預測值存在較大差異時，則應參考偏差規模大小及系統相關的預警機制，督促相關設備運營維護人員盡快處理故障，防止故障嚴重化或者出現規模擴大化。此外，構建科學合理化的預警條件后，主設備管理與操作使用人員，應該按照工作實踐，對新設備運行狀態進行較為妥善的早期處理，進行全面操作，從而全面提升設備早期穩固性與可操作性。

1.2構建監測系統模型在采用數據挖掘技術構建設備狀態監測系統時，應當優先結合各子機組系統，按照現場設備構建完善的系統模型。具體來講，就是從既有的數據庫中調用大量數據，按照模型構建需要進行整理，將其轉化為設備狀態監測系統可識別的格式，再按照模型構建規范進行后續操作。考慮到設備原有運行數據中存在涵蓋設備運行規律以及設備具體運行參數等與設備密切相關的海量數據，故可以通過對過往數據庫內信息進行充分分析處理后，構建較為完善的動態模型，并依此確定最符合設備現場運行規律與設備參數的設備狀態監測內容。考慮到數據挖掘技術主要是對歷史數據進行全面分析整理后進行模型構建，故建模方式同樣可以采用非參數形式，避免了一般性建模工作中靜態參數的約束，使得設備運行現場反應更為精準，有效解決了常規建模法需要大批人力資源支撐的問題，另外，為了解決建模設備規模較大這一問題，采用數據挖掘法也能全面實現，既擁有良好效果，又具備較強的技術性。

1.3以預期值及實測值分析設備故障就目前設備情況來看，對比監測站點提供的設備實測值與預期值，可以大致分析獲得設備在整個系統當中哪部分測點更易出現故障，并進一步確定設備運行風險較高的測點。以大型風機為例，大部分大型風機常擁有數幾十個測點，而出現故障的測點缺一半僅有幾個。在利用該設備狀態監測法時，用戶可以按照設備故障預防要求，選取最需要進行監測的幾個點，并要求電廠調動設備管理相關部門確定完善的預警等級制度，并制定完善的故障排除和檢修計劃，利用數據挖掘技術整理的早期故障處理經驗，逐漸構建起較為完善的在線式設備動態維護管理系統。可按照設備以往事故及預警的數據信息，對導致事故的潛在參數影響度進行分析，通過考察導致故障的現象在設備中所占據的百分比，從而基本排除導致設備事故的潛在可能，為其配備相應的設備運營維護管理計劃。此外，全部設備的早期預警處理方式及結果，都應記錄于整個數據挖掘技術管理系統內，通過不斷整合設備過往故障處理信息與現場處理經驗，從而逐漸構成完善的設備現場維護管理系統，提高設備狀態監測效率。

2數據挖掘技術監測設備狀態的優勢

將運用數據挖掘技術后的設備狀態監測系統與傳統常規式監測系統對比，其主要優勢如表1所示。由表1可知，在實際應用過程中，利用數據挖掘技術，構建較為完善的設備狀態動態化監測系統，可以較為有效的實現規范設備參數、在線監測設備運行以及設備故障快速化排除等工作。在提高設備可靠度的同時，也能夠盡可能避免超出原計劃停機等大型故障。本文中所提到的實施要點，具有一定參考價值。

3結束語

作為一項實用性較強的新型數據整合技術，數據挖掘技術具有可有效整合歷史數據，并總結出其中較為先進的改造方法及設備經驗等諸多優點，尤其是對數據量較為龐大的設備狀態系統進行監測時，該技術可以將以往歷史數據整合為數據庫，查閱較為方便。當然，該技術在實施時也要注意一些關鍵問題，如充分收集設備測點、制定完善的監測計劃、制定符合設備情況的預期值等等，這需要結合實際情況進行相應的調整。

作者：許德成林圳杰溫啟良潘睿梅春華單位：深圳市康拓普信息技術有限公司