核動力設備故障趨勢預測技術研究.pdf

1、趨勢預測實質上是對動態(tài)數據進行建模的過程，所建立的模型稱為預測模型。預測的一個關鍵問題首先就是建立符合實際狀態(tài)的預測模型，然后用預測模型來描述設備的發(fā)展趨勢推知設備將來的行為。
　　 本文對回歸預測模型、時間序列預測模型及灰色理論預測模型等幾種常見預測模型進行了研究比較?；貧w分析法根據歷史數據和一些影響變化的因素變量來推斷將來時刻的值，它對數據的要求很高，當歷史數據殘缺或存在較大誤差的情況下，預測效果不會很理想。移動平均法是一種

2、非常簡單的時序預測技術，其基本思想就是求算術平均值或者加權平均值，并將其作為預測依據；指數平滑法雖然也是一種定權的預測方法，但其可以消除數據中的隨機波動，確定主要的發(fā)展趨勢；不確定型時間序列預測技術主要考慮數據本身的變化規(guī)律，僅根據歷史數據和誤差來推算未來的值，但精度較差，一般情況下都是與其它方法結合使用?；依碚摾脭祿幚矸椒?，將雜亂無章的原始數據整理成規(guī)律性較強的生成數據來加以研究?；疑A測技術在數據樣本缺乏時，相對其它方法而言更有

3、效。但該方法不適用于短期預測。
　　 本文在對核動力設備運行特性、參數特性、典型故障的故障機理分析的基礎上，選取功率、殼內溫度、主蒸汽壓力、蒸發(fā)器水位、穩(wěn)壓器壓力和水位等八個參數作為表征故障的特征參量，選取指數平滑法作為預測模型，利用預測模型對這些參數進行了單參量預測，將預測值與設定閾值相比較，并根據故障時各參量之間的相互關系，判定設備的運行狀態(tài)。模型系數是影響預測模型準確性的關鍵因素，本文對系數的計算采取自適應算法，以確保預測