火电机组磨煤机状态监测及故障预警研究

磨煤机作为火电机组制粉系统的关键设备，其安全稳定运行不仅直接影响锅炉的燃烧效率和经济性，进而影响整个电力生产的安全可靠性，更在火电机组灵活性改造中发挥着决定性作用。本书旨在总结作者在磨煤机智能状态监测及故障预警方面取得的成果，为推动人工智能技术在磨煤机状态监测中的理论与应用研究提供研究思路。本书第1章介绍了火电机组磨煤机状态监测及故障预警现状；第2章介绍了磨煤机运行特性分析及特征提取技术；第3章和第4章分别介绍了磨煤机状态监测和早期故障预警技术；第5章介绍了基于故障样本生成和迁移学习的磨煤机运行故障诊断；第6章介绍了相关结论与未来展望。
本书可供从事电力设备状态监测与故障诊断工作的科研人员和相关专业高校教师参考，也可供自动化、电气、热能动力与机械类相关专业研究生和高年级本科生学习。

李艳萍
女，1985年1月生，华北电力大学工学博士，鄂尔多斯应用技术学院信息工程学院副教授，鄂尔多斯市青年优秀人才，英才兴蒙工程高层次人才，硕士生导师。主要从事基于人工智能的发电系统智能状态监测、故障预警与运维优化方向的研究工作。

磨煤机作为燃煤发电系统的关键辅机，其运行稳定性直接关系到机组发电效率、能源利用水平及电网安全稳定运行。随着集散式控制系统在火电厂的全面普及与深度应用，磨煤机的海量运行数据得以实时采集与存储，为数据驱动的智能状态监测与故障预警技术提供了坚实的数据基础。然而，在实际运行中，磨煤机的故障样本相对稀缺，其数据又具有高维、非线性、强时序相关性等复杂特征，同时常伴有噪声干扰与工况多变等挑战，使得依赖阈值或传统机理模型的监测方法难以满足工程现场对早期故障进行精准、智能化识别的迫切需求，因此如何有效利用丰富的正常运行数据构建可靠的磨煤机状态监测与故障早期预警成为行业亟待解决的关键技术难题。这正是本书编写的初衷与立足的现实背景。
本书紧扣工程应用的实际痛点，以MPS型中速磨煤机为研究对象，遵循“问题导向—理论创新—实践验证”的编写思路，借鉴深度学习与数据挖掘领域的最新理论成果，构建了“特征提取—状态监测—故障预警—故障诊断”技术体系。编写过程中突出三大特点：一是针对性较强，每项技术方案均对应磨煤机运行数据的核心问题，如用堆栈自编码器解决高维特征提取难题，用降噪机制应对数据噪声干扰；二是将长短期记忆网络与降噪自编码器结合，引入迁移学习思想突破变工况诊断瓶颈；三是实用性较强，所有研究均通过实际运行数据或仿真实验验证，技术方案可为工程应用提供技术支撑。
本书的核心研究内容围绕四大关键技术展开：其一，针对数据高维非线性特性，研究基于堆栈自编码器（SAE）的深层次特征提取方法，通过与传统方法对比及降维可视化分析，为后续建模奠定基础；其二，针对数据中存在的噪声干扰问题，构建基于堆栈降噪自编码器（SDAE）多元数据重构模型，通过残差分析实现磨煤机运行状态精准监测，经实际数据验证模型具备较高的监测精度；其三，针对现有方法忽视时序相关性的短板，提出LSTM-SDAE早期故障预警模型，结合切比雪夫理论设计自适应动态阈值，有效降低误报警率并提前故障预警时间；其四，针对故障样本匮乏与工况多变的难题，建立SAE与迁移学习融合的故障诊断模型，通过机理模型生成故障数据弥补样本不足的缺陷，实现变工况下磨煤机的高效故障诊断，无需重新训练模型，仅通过参数微调即可获得满意诊断结果。
本书的顺利完成，离不开各方的鼎力支持与帮助。在此对为本书做出贡献的各位老师、同学表示衷心的感谢。此外，在编写本书过程中，笔者参考和引用了国内外有关资料和文献，在此一并表示诚挚的谢意！
本书聚焦磨煤机智能状态监测与故障预警的核心问题，研究成果可为磨煤机智能运行维护提供科学依据，也可为其他大型电力设备的状态评估提供新方法与新思路。希望本书的出版能为相关领域的科研人员、工程技术人员提供有益参考，共同推动电力装备智能化水平的提升。由于笔者研究水平有限，书中难免存在不足之处，恳请读者批评指正。

著者
2025年12月

第1章绪论 001
1.1火电机组磨煤机状态监测及故障预警背景 003
1.1.1磨煤机核心作用 004
1.1.2磨煤机典型类型及运行特性 006
1.1.3磨煤机运行面临的突出问题与风险 007
1.1.4故障预警的关键需求 009
1.2磨煤机状态监测及故障预警的国内外研究现状 012
1.2.1状态监测的研究现状 012
1.2.2故障预警的研究现状 019
1.3研究现状总结与分析 021

第2章磨煤机运行特性分析及特征提取 027
2.1引言 029
2.2磨煤机运行特性 030
2.2.1磨煤机基本工作原理 030
2.2.2磨煤机运行故障 035
2.3磨煤机运行数据的特征提取 040
2.3.1常见特征提取方法 041
2.3.2基于SAE 的深层特征提取方法 047
2.3.3实例验证及分析 053
2.4本章小结 062

第3章基于SDAE 多元数据重构的磨煤机状态监测 065
3.1引言 067
3.2SDAE 算法 067
3.3基于SDAE 的多元数据重构模型 073
3.3.1SDAE 状态监测模型的构建 073
3.3.2状态监测指标的选取 078
3.4实例验证及分析 083
3.4.1磨煤机正常状态监测结果分析 083
3.4.2磨煤机异常状态监测结果分析 088
3.5本章小结 095

第4章基于LSTM-SDAE 的磨煤机早期故障预警 097
4.1引言 099
4.2考虑时序性特征的早期故障预警算法 100
4.2.1时序分析的必要性 100
4.2.2LSTM-SDAE 算法 108
4.2.3自适应动态阈值 112
4.3基于LSTM-SDAE 的早期故障预警模型构建 115
4.4实例验证及分析 119
4.4.1磨煤机早期故障预警模型验证 120
4.4.2磨煤机早期故障预警结果及分析 124
4.5本章小结 127

第5章基于故障样本生成和迁移学习的磨煤机运行故障诊断 129
5.1引言 131
5.2故障样本的生成 132
5.2.1磨煤机入口一次风温度和流量模型 133
5.2.2磨煤机内原煤量和煤粉量模型 134
5.2.3磨煤机出口温度模型 135
5.2.4磨煤机机理模型验证 138
5.2.5基于磨煤机机理模型的故障样本生成 140
5.3基于SAE 的磨煤机运行故障诊断 147
5.3.1基于SAE 的故障诊断算法 148
5.3.2基于SAE 的故障诊断实现 152
5.4基于迁移学习的磨煤机运行故障诊断 156
5.4.1迁移学习理论 157
5.4.2基于样本生成的迁移故障诊断 159
5.4.3基于实际数据的迁移故障诊断 164
5.5本章小结 167

第6章结论与展望 169
6.1结论 171
6.2展望 172

参考文献 173