陈立志，董云山，司风琪

(东南大学 能源热转换及其过程测控教育部重点实验室，南京 210096)

磨煤机是燃煤电站制粉系统的核心设备之一，所以磨煤机的运行状态会对发电机组的安全运行起到至关重要的作用。磨煤机的作用是将原煤破碎成符合细度要求的煤粉，并将煤粉输送到锅炉中进行燃烧，从而实现电力生产过程中的燃料供给。原煤在磨煤机中经历了破碎、研磨、一次分离、二次分离、传热等多种复杂过程。磨煤机容易发生各种各样的故障，不仅会直接影响机组的安全性和经济性，甚至会给现场运行人员的安全带来重大的隐患。传统的检修方式无法对磨煤机实现全面的状态监测，所以无法响应现代化的电力生产需求。通过分析磨煤机的历史运行数据，可以预测磨煤机的性能状态变化特征，实现磨煤机故障预警。因此，准确快速建立反映磨煤机内部水分变化的磨煤机状态监测模型，对保证火电厂的安全运行具有十分重要的意义。

FAN G Q等[1]利用能量平衡方程建立了一种比较通用的磨煤机人工智能专家系统模型。WEI J L等[2-4]通过机理分析建立了多阶段磨煤机模型，并利用遗传算法对模型进行寻优。GUO S等[5]在WEI J L等研究的基础上重新整合了多阶段磨煤机模型。张小桃等[6]采用以单变量为目标的控制方式，提高了磨煤机运行调控的速度和精度。张文涛等[7-10]提出一种基于核极限学习机的磨煤机故障诊断方法，采用核函数代替极限学习机隐含层节点的特征映射，不需要设置隐含层节点数。……