(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211187543.X (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 鄂尔多斯应用技 术学院 地址 017010 内蒙古自治区鄂 尔多斯市康 巴什区鄂 尔多斯大街 东1号 (72)发明人 李艳萍　张先明　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 万慧华 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G08B 31/00(2006.01) (54)发明名称 一种电厂磨煤 机故障预警方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种电厂磨煤机故障预警方法 及系统。 该方法包括： 选取机组分布式控制系统 内磨煤机的历史运行状态数据； 利用自编码器以 及长短期记忆网络， 根据历史运行状态数据建立 基于LSTM ‑SDAE的磨煤机状态监测模型； 将历史 运行状态数据的训练集数据输入磨煤机状态监 测模型训练， 得到优化后的磨煤机状态监测模 型； 根据优化后的磨煤机状态 监测模型的重构值 与实际值确定运行状态监测指标； 根据运行状态 监测指标确定自适应动态阈值； 将实际运行状态 数据输入至优化后的磨煤机状态 监测模型， 确定 实际运行状态 监测指标； 根据实际运行状态监测 指标以及自适应动态阈值对磨煤机堵塞的异常 状态进行识别并预警。 本发明能够及时预警且避 免假报警情况的发生。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115423355 A 2022.12.02 CN 115423355 A 1.一种电厂磨煤 机故障预警方法， 其特 征在于， 包括： 选取机组分布式控制系统内磨煤机的历史运行状态数据； 所述历史运行状态数据包括 磨煤机入口一次风量、 磨 煤机电流、 给煤量、 入口一次风压、 入口一次风 温度、 磨煤机出口温 度以及磨煤 机进出口压 差； 利用自编码器以及长短期记忆网络， 根据所述历史运行状态数据建立基于LSTM ‑SDAE 的磨煤机状态监测模型； 将所述历史运行状态数据的训练集数据输入所述磨煤机状态监测模型进行训练， 得到 优化后的磨煤 机状态监测模型； 根据所述优化后的磨煤 机状态监测模型的重构值与实际值确定运行状态监测指标； 根据所述 运行状态监测指标确定所述 运行状态监测指标的自适应动态阈值； 获取实际运行状态数据； 将所述实际运行状态数据输入至所述优化后的磨煤机状态监测模型， 确定实际运行状 态监测指标； 根据所述实际运行状态监测指标以及所述自适应动态阈值对磨煤机堵塞的异常状态 进行识别并预警。 2.根据权利要求1所述的电厂磨煤机故障预警方法， 其特征在于， 所述根据所述优化后 的磨煤机状态监测模型的重构值与实际值确定运行状态监测指标， 具体包括： 根据所述优化后的磨煤 机状态监测模型生成重构值； 获取实际运行状态数据的实际值； 根据所述重构值与所述实际值确定残差； 根据所述残差的马氏距离确定运行状态监测指标。 3.根据权利要求2所述的电厂磨煤机故障预警方法， 其特征在于， 所述运行状态监测指 标为： 其中， tk为运行状态监测指标； 为第k个样本的残差， k为样本序号， N为样本总数， 所 述样本为历史运 行状态数据； u为样本的均值； T为矩阵的转置操作； s‑1为样本的协方差逆矩 阵。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的电厂磨煤机故障预警方法， 其特征在于， 所述自适应 动态阈值 为： 其中， 为所述自适应动态阈值； μi为运行状态监测指标第i个样本 的自适应动态阈值的均值； σi为运行状态监测指标第i个样本的自适应动态阈值的方差； n 为方差偏离调节系数。 5.一种电厂磨煤 机故障预警系统， 其特 征在于， 包括： 历史运行状态数据选取模块， 用于选取机组分布式控制系统内磨煤机的历史运行状态 数据； 所述历史运行状态数据包括磨煤机入口一次风量、 磨煤机电流、 给煤量、 入口一次风 压、 入口一次风温度、 磨煤 机出口温度以及磨煤 机进出口压 差； 磨煤机状态监测模型建立模块， 用于利用自编码器以及长短期记忆网络， 根据所述历权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423355 A 2史运行状态数据建立基于LSTM ‑SDAE的磨煤 机状态监测模型； 模型优化模块， 用于将所述历史运行状态数据的训练集数据输入所述磨煤机状态监测 模型进行训练， 得到优化后的磨煤 机状态监测模型； 运行状态监测指标确定模块， 用于根据所述优化后的磨煤机状态监测模型的重构值与 实际值确定运行状态监测指标； 自适应动态阈值确定模块， 用于根据 所述运行状态监测指标确定所述运行状态监测指 标的自适应动态阈值； 实际运行状态数据获取模块， 用于获取实际运行状态数据； 实际运行状态监测指标确定模块， 用于将所述实际运行状态数据输入至所述优化后的 磨煤机状态监测模型， 确定实际运行状态监测指标； 识别及预警模块， 用于根据 所述实际运行状态监测指标以及所述运行状态监测指标的 自适应动态阈值对磨煤 机堵塞的异常状态进行识别并预警。 6.根据权利要求5所述的电厂磨煤机故障预警系统， 其特征在于， 所述运行状态监测指 标确定模块， 具体包括： 重构值生成单元， 用于根据所述优化后的磨煤 机状态监测模型生成重构值； 实际值获取 单元， 用于获取实际运行状态数据的实际值； 残差确定单 元， 用于根据所述重构值与所述实际值确定残差； 运行状态监测指标确定单 元， 用于根据所述残差的马氏距离确定运行状态监测指标。 7.根据权利要求6所述的电厂磨煤机故障预警系统， 其特征在于， 所述运行状态监测指 标为： 其中， tk为运行状态监测指标； 为第k个样本的残差， k为样本序号， N为样本总数， 所 述样本为历史运 行状态数据； u为样本的均值； T为矩阵的转置操作； s‑1为样本的协方差逆矩 阵。 8.根据权利要求5 ‑7任一项所述的电厂磨煤机故障预警系统， 其特征在于， 所述自适应 动态阈值 为： 其中， 为所述自适应动态阈值； μi为运行状态监测指标第i个样本 的自适应动态阈值的均值； σi为运行状态监测指标第i个样本的自适应动态阈值的方差； n 为方差偏离调节系数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423355 A 3