曲亚鑫，杨晶晶

（北方工业大学电气与控制工程学院，北京，100144）

0 引言

电站设备引风机具有的特点是，具有很强的耦合性、是非线性的，并且有很多的测点。对于非线性机械设备来说，他们本身结构就很复杂、故障的类型也各式各样，会出现故障和现象无法找到映射的情况，因此很难去建立一个全面的故障知识库。且采集到的数据很容易因为外界某些因素而受到影响，导致真实的信号被掩盖。

为了解决以上问题，提出了一种基于多元状态估计法的引风机故障预警模型。多元状态估计法的建模不需要大量的故障数据，其次也不需要对单一变量分别建模，而是可以多变量一起建模。MSET方法可以快速建立描述设备正常状态的模型。观测状态和估计状态之间的差异意味着故障信息。MSET建模的核心在于过程记忆矩阵的构建，而记忆矩阵构建的核心在于数据选取。用于构建过程记忆矩阵的数据首先对其进行小波去噪，尽可能的消除噪声的干扰，之后使用主成分分析法进行降维，消除数据之间可能的相关性，以确保获得的模型具有更高的精度。

1 数据预处理和分析

■1.1 小波去噪

引风机各个观测点的实际运行状态都可以通过引风机的历史运行数据反映出来。这个数据非常的宝贵，对于数据挖掘，挖掘该设备的历史工况、健康评估等都是非常有参考价值的。但是，由于引风机实际工作中所处的环境相对恶劣，数据采集上难免受到一些干扰。……