[1]余 彪,何家根,王金刚*,等.复杂工业环境下火电机组热工仪表运行状态安全检测方法研究[J].工业仪表与自动化装置,2026,(02):95-100.[doi:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2026.02.018]
　YU Biao,HE Jiagen,WANG Jingang *,et al.Safety detection method for operational status of thermal instruments in thermal power units under complex industrial environments[J].Industrial Instrumentation & Automation,2026,(02):95-100.[doi:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2026.02.018]
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复杂工业环境下火电机组热工仪表运行状态安全检测方法研究()

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2026年02期
页码:
95-100
栏目:
出版日期:
2026-04-15

文章信息/Info

Title:
Safety detection method for operational status of thermal instruments in thermal power units under complex industrial environments
文章编号:
1000-0682（2026）02-0095-06
作者:
余 彪; 何家根; 王金刚*; 陈瑞新; 陈 玉
中煤宣城发电有限公司，安徽 宣城 242052
Author(s):
YU Biao;  HE Jiagen;  WANG Jingang *;  CHEN Ruixin;  CHEN Yu
China Coal &Xuancheng Power Generation Co., Ltd., Anhui Xuancheng, 242052，China
关键词:
火电机组; 热工仪表; 支持向量机; 粒子群优化算法
Keywords:
thermal power unit;  thermal instruments;  support vector machine;  particle swarm optimization algorithm
分类号:
TE967
DOI:
10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2026.02.018
文献标志码:
A
摘要:
针对复杂工业环境下火电机组关键热工仪表测量精度降低、故障率升高，进而加剧机组运行安全性与环保风险的问题，提出一种运行状态安全检测方法。分析复杂环境对化学分析仪表的干扰机理及故障模式，构建融合多维信号处理与智能诊断的检测模型。该模型采用改进的自适应滤波算法对原始信号进行降噪和特征增强处理，以抑制环境干扰。提取表征仪表健康状态的时域、频域及时频域特征向量，输入基于粒子群优化算法优化的支持向量机分类器进行状态识别，实现仪表状态的精准分类。通过分析表明，研究提出的检测方法能够有效克服复杂环境干扰，对CEMS、pH计、密度计等仪表的典型故障状态检测准确率达到98.5%以上。所提出的方法显著提升了复杂环境下仪表状态检测的准确性，为火电机组的安全、稳定、环保、经济运行提供了重要的技术保障，具有较高的工程应用与推广价值。
Abstract:
Aiming at the problems of reduced measurement accuracy and increased failure rate of key thermal instruments in thermal power units under complex industrial environments, which exacerbate the safety and economic risks of unit operation and environmental protection risks, a safety detection method for operational status is proposed. This method analyzes the interference mechanisms and fault modes of chemical analysis instruments in complex environments and constructs a detection model integrating multidimensional signal processing and intelligent diagnosis. The model employs an improved adaptive filtering algorithm for denoising and feature enhancement of the original signal to suppress environmental interference. Time-domain, frequency-domain, and time-frequency domain feature vectors characterizing the health status of the instruments are extracted and input into a Support Vector Machine classifier optimized by a Particle Swarm Optimization algorithm for state recognition, achieving accurate classification of instrument status. Analysis shows that the proposed detection method effectively overcomes complex environmental interference, with the accuracy for detecting typical fault states of instruments such as CEMS, pH meters, and density meters reaching over 98.5%. The proposed method significantly improves the accuracy of instrument status detection in complex environments, providing important technical support for the safe, stable, environmentally friendly, and economical operation of thermal power units, and possesses high value for engineering application and promotion.

参考文献/References:

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2025-12-02第一作者：余彪(1977—)，男，安徽合肥人，汉族，本科，高级工程师，研究方向为主要从事热工自动化。通讯作者：王金刚(1988—)，男，安徽马鞍山人，汉族，本科，工程师，研究方向为主要从事热工自动化。
更新日期/Last Update: 1900-01-01