基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)

劉衛(wèi)華 陳志強(qiáng) 李煒

摘要：旋轉(zhuǎn)設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行一直是業(yè)內(nèi)關(guān)注的重點(diǎn)，因此，如何能更加有效、精確地監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行情況成為研究的關(guān)鍵點(diǎn)之一。針對(duì)這一問(wèn)題，結(jié)合目前日漸成熟的大數(shù)據(jù)算法，開(kāi)發(fā)出一套基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合了旋轉(zhuǎn)設(shè)備的DCS數(shù)據(jù)和TDM數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理整合，并通過(guò)海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練及“自主學(xué)習(xí)”形成的設(shè)備健康模型，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行情況實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確地監(jiān)視及預(yù)警。該系統(tǒng)的應(yīng)用能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備振動(dòng)異常，避免重大安全事故的發(fā)生。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);旋轉(zhuǎn)設(shè)備;振動(dòng)監(jiān)測(cè);振動(dòng)預(yù)警

中圖分類號(hào)：TM621? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號(hào)：1671-0797（2022）01-0025-05

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.01.007

0? ? 引言

在火力發(fā)電廠中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械具有舉足輕重的作用，如汽輪機(jī)、給水泵、引風(fēng)機(jī)等均是火電廠中的關(guān)鍵設(shè)備。但是，隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜化，再加上長(zhǎng)期使用老化等問(wèn)題，設(shè)備出現(xiàn)故障及突發(fā)性故障頻率逐漸升高，而旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障征兆通常在其振動(dòng)上體現(xiàn)出來(lái)。一旦旋轉(zhuǎn)機(jī)械出現(xiàn)故障，則可能導(dǎo)致一系列事故，會(huì)影響電廠計(jì)劃安排的任務(wù)，也必將產(chǎn)生無(wú)法挽回的損失，甚至?xí)斐筛訃?yán)重的人員安全事故等，因此對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)故障進(jìn)行預(yù)警勢(shì)在必行[1]。

目前，大部分火力發(fā)電廠都配備了TDM和DCS系統(tǒng)，兩套系統(tǒng)獨(dú)立配置，導(dǎo)致相關(guān)人員在對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要分別操作兩套系統(tǒng)來(lái)獲取數(shù)據(jù)信息，造成診斷效率低下且存在遺漏的情況。如今工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，各行各業(yè)中都可以發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的身影，電力行業(yè)也不例外，尤其是火電企業(yè)每天都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)盛行的時(shí)代背景下，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，充分利用數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來(lái)提高監(jiān)測(cè)系統(tǒng)判斷的準(zhǔn)確率，從而更高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)火電廠重要設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)警十分必要[2]。鑒于此，開(kāi)發(fā)了一套基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)，將TDM和DCS系統(tǒng)融合，能更加充分地應(yīng)用數(shù)據(jù)信息。

1? ? 大數(shù)據(jù)平臺(tái)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)即對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理整合的數(shù)據(jù)平臺(tái)，其工作方式包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、預(yù)處理、分析與挖掘等。具體步驟如下[3-6]：

（1）數(shù)據(jù)采集：在某600 MW電廠搭建數(shù)據(jù)采集的整體框架，如圖1所示。通過(guò)廠內(nèi)OPC端口、TDM等實(shí)時(shí)采集參數(shù)，完成數(shù)據(jù)采集工作。

（2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：根據(jù)上述框架對(duì)運(yùn)行機(jī)組進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，本文采集了該臺(tái)機(jī)組近100個(gè)測(cè)點(diǎn)2個(gè)月的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，有約2億的參數(shù)量存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)于存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)需進(jìn)行預(yù)處理，目的是完成數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗包括清洗重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失數(shù)據(jù)、消除噪聲數(shù)據(jù)等，最終得到滿足模型要求的參數(shù)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理難點(diǎn)在于消除噪聲數(shù)據(jù)，因?yàn)樵肼晹?shù)據(jù)不在合理數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)，即離群點(diǎn)，所以噪聲數(shù)據(jù)的存在會(huì)造成結(jié)果不準(zhǔn)確、不可靠。本文利用模糊聚類算法對(duì)離群點(diǎn)進(jìn)行過(guò)濾，該算法是通過(guò)使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到極小值來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本的最優(yōu)劃分結(jié)果，具體步驟如下[7]：

4）如果‖Vk-Vk+1<ε‖，則停止，否則令k=k+1，返回到2），直到達(dá)到最大迭代次數(shù)T。

（4）數(shù)據(jù)集成：整理上述優(yōu)化后結(jié)果，同時(shí)處理語(yǔ)義上的不確定性，最終得到滿足模型要求的參數(shù)。

2? ? 系統(tǒng)功能

2.1? ? 智能監(jiān)測(cè)功能

系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)主輔機(jī)振動(dòng)和與振動(dòng)相關(guān)的各種參數(shù)，及時(shí)反映機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)及其變化情況，并在機(jī)組處于異常狀態(tài)時(shí)及時(shí)報(bào)警;在振動(dòng)值處于危險(xiǎn)狀態(tài)或某種突發(fā)性故障特征出現(xiàn)時(shí)，能及時(shí)發(fā)出危險(xiǎn)報(bào)警命令，避免設(shè)備劣化至損傷程度。系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)界面如圖2所示。

傳統(tǒng)的TSI儀表監(jiān)測(cè)與保護(hù)系統(tǒng)只對(duì)總振值進(jìn)行監(jiān)測(cè)，根據(jù)總振值是否超過(guò)預(yù)先設(shè)定的一級(jí)報(bào)警值或二級(jí)報(bào)警值來(lái)判斷并報(bào)警或觸發(fā)保護(hù)動(dòng)作;監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)功能主要是對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻域和相位的分析，提供諸如矢量靶圖和頻譜靶圖等分析，為故障早期的辨識(shí)提供靈敏監(jiān)測(cè)。

本系統(tǒng)可以用多種圖譜方式實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示所監(jiān)測(cè)的信息，通過(guò)這些圖譜，用戶不僅可以監(jiān)測(cè)各通道的振動(dòng)變化趨勢(shì)，了解機(jī)組當(dāng)前的振動(dòng)變化信息，還可以通過(guò)組合波形、頻譜和軸心軌跡圖，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備振動(dòng)的時(shí)域特性和頻域特性，并對(duì)機(jī)組的振動(dòng)情況進(jìn)行初步診斷。

本系統(tǒng)的定位是系統(tǒng)“專家化”，通過(guò)開(kāi)發(fā)使系統(tǒng)具備專家的知識(shí)和判斷能力。用戶無(wú)須直接面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里存儲(chǔ)的海量信息，系統(tǒng)自身就能判斷有用信息及關(guān)聯(lián)事件，并通過(guò)自有的邏輯，把重要信息以各種形式推送到用戶界面。無(wú)論用戶本身是不是專家，系統(tǒng)都能讓用戶輕易上手，具有很好的操作體驗(yàn)。

2.2? ? 信號(hào)分析功能

系統(tǒng)能提供各種信號(hào)分析功能：

（1）常規(guī)分析：波形圖、頻譜圖、軸心軌跡圖、多軸心軌跡圖、包絡(luò)譜、層疊圖、倒頻譜圖、階比圖、全頻圖。

（2）啟機(jī)、停機(jī)過(guò)程中機(jī)器狀況的分析：伯德圖、奈奎斯特圖、級(jí)聯(lián)圖、軸心位置、停機(jī)曲線。

（3）額定轉(zhuǎn)速運(yùn)行時(shí)機(jī)器狀況的分析：極坐標(biāo)圖、瀑布圖、軸心位置。

（4）多功能的相關(guān)趨勢(shì)分析：比較趨勢(shì)圖、過(guò)程量趨勢(shì)圖;提供短時(shí)間的實(shí)時(shí)趨勢(shì)分析，便于運(yùn)行人員掌握機(jī)組最新的運(yùn)行狀態(tài)。

完善的相關(guān)趨勢(shì)分析功能，可以分析任意兩個(gè)或多個(gè)參數(shù)之間的相互關(guān)系，如振動(dòng)和轉(zhuǎn)速、負(fù)荷、勵(lì)磁電流、勵(lì)磁電壓、脹差、位移、間隙電壓之間的相互關(guān)系，為查找故障原因提供直接依據(jù);可以分析開(kāi)停機(jī)過(guò)程、變負(fù)荷過(guò)程中各參數(shù)之間的相互關(guān)系。如某過(guò)程量對(duì)振動(dòng)的影響比較敏感，則在今后機(jī)組運(yùn)行中，系統(tǒng)會(huì)標(biāo)記該過(guò)程量的敏感區(qū)，提醒運(yùn)行人員注意避讓此區(qū)域。

2.3? ? 數(shù)據(jù)管理功能

系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)管理功能：

小時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄當(dāng)前最新1 h數(shù)據(jù)，默認(rèn)間隔2 s;天數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄當(dāng)前最新1天數(shù)據(jù)，默認(rèn)間隔60 s;周數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄當(dāng)前最新1周數(shù)據(jù)，默認(rèn)間隔420 s;月數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄當(dāng)前最新1個(gè)月數(shù)據(jù)，默認(rèn)間隔30 min;年數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄當(dāng)前最新1年數(shù)據(jù)，默認(rèn)間隔360 min。

升降速數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄各次開(kāi)停機(jī)過(guò)程的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)速間隔默認(rèn)20 r/min，可存儲(chǔ)最新10次開(kāi)停機(jī)數(shù)據(jù);變負(fù)荷數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄各次變負(fù)荷過(guò)程的數(shù)據(jù)，負(fù)荷間隔默認(rèn)10 MW;盤車數(shù)據(jù)庫(kù)：存儲(chǔ)機(jī)組盤車時(shí)的有關(guān)數(shù)據(jù);緩沖數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄最新12 h機(jī)組振動(dòng)變化的詳細(xì)信息。

系統(tǒng)可以自動(dòng)管理數(shù)據(jù)，硬盤存滿后可以自動(dòng)刪除無(wú)用數(shù)據(jù)。用戶也可以人工進(jìn)行數(shù)據(jù)的刪除，并對(duì)一些有用的歷史數(shù)據(jù)或故障數(shù)據(jù)進(jìn)行人工備份。

2.4? ? 事件列表功能

系統(tǒng)可對(duì)機(jī)組和設(shè)備各種振動(dòng)超標(biāo)事件以表格方式進(jìn)行顯示，可以給出各通道的報(bào)警情況，從列表中可以一目了然地看到各通道報(bào)警時(shí)間及報(bào)警恢復(fù)時(shí)間，有利于分析事故原因。

系統(tǒng)的事件管理功能提供了全新的事件管理模式。系統(tǒng)能結(jié)合趨勢(shì)曲線，方便地標(biāo)記各種需要記錄的事件，如啟停機(jī)、健康樣本數(shù)據(jù)、各種突發(fā)事件等。新的事件管理功能不僅能記錄事件信息，同時(shí)還能標(biāo)記和事件相關(guān)聯(lián)的其他參數(shù)曲線，當(dāng)用戶查看某個(gè)標(biāo)記的事件記錄時(shí)，不僅能查到事件相關(guān)的文字信息記錄，還能看到和事件關(guān)聯(lián)的相關(guān)參數(shù)趨勢(shì)變化曲線。

2.5? ? 智能動(dòng)平衡計(jì)算功能

傳統(tǒng)的水泵動(dòng)平衡需利用停機(jī)機(jī)會(huì)，臨時(shí)為水泵安裝專業(yè)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備。通常需要做兩次平衡試驗(yàn)，才能完成一臺(tái)水泵的動(dòng)平衡工作。電廠水泵眾多，同類型水泵動(dòng)平衡數(shù)據(jù)之間具有參考意義，然而由于之前大部分水泵沒(méi)有安裝在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備，部分安裝了在線監(jiān)測(cè)設(shè)備的水泵卻沒(méi)有布置鍵相測(cè)點(diǎn)，以至于無(wú)法為眾多的水泵建立起可以相互共享的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

經(jīng)綜合考慮，采用影響系數(shù)法開(kāi)發(fā)動(dòng)平衡計(jì)算功能，該功能技術(shù)成熟，有眾多的現(xiàn)場(chǎng)成功應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。在傳統(tǒng)的動(dòng)平衡方案基礎(chǔ)上，本系統(tǒng)充分利用振動(dòng)數(shù)據(jù)平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，開(kāi)創(chuàng)性地提出了旋轉(zhuǎn)設(shè)備0次平衡解決方案。系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別同類水泵的動(dòng)平衡參數(shù)，充分共享積累的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，最大程度減少水泵動(dòng)平衡的工作量，提高效率。該功能能夠自動(dòng)從歷史數(shù)據(jù)中選取合適的振動(dòng)特征數(shù)據(jù)，自動(dòng)匹配同類型水泵的動(dòng)平衡影響系數(shù)，在不需要專門為水泵做平衡試驗(yàn)的情況下，系統(tǒng)就能自動(dòng)計(jì)算并給出動(dòng)平衡的方案，實(shí)現(xiàn)0次平衡解決方案。

3? ? 智能管理功能

3.1? ? 智能監(jiān)督

設(shè)備振動(dòng)水平的技術(shù)監(jiān)督具有較強(qiáng)的專業(yè)性。DCS系統(tǒng)和SIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)只有振動(dòng)的峰峰值;而TDM系統(tǒng)具備振動(dòng)監(jiān)測(cè)的完備數(shù)據(jù)，包括峰峰值數(shù)據(jù)、工頻數(shù)據(jù)、分頻數(shù)據(jù)、相位等。本系統(tǒng)能夠按技術(shù)監(jiān)督月報(bào)和季報(bào)的具體要求，發(fā)揮TDM振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，自動(dòng)提取相關(guān)的振動(dòng)和運(yùn)行工況數(shù)據(jù)，生成各種專業(yè)數(shù)據(jù)圖表，如波特圖、軸心軌跡圖、級(jí)聯(lián)圖、極坐標(biāo)圖、相關(guān)趨勢(shì)圖、軸心位置圖、多軸心軌跡圖等。

系統(tǒng)自動(dòng)生成的技術(shù)監(jiān)督報(bào)表，能夠完全脫離人為參與，代替專業(yè)人員完成技術(shù)監(jiān)督報(bào)表的制表工作，也能避免人為對(duì)數(shù)據(jù)的改動(dòng)造成報(bào)表數(shù)據(jù)的失真。生成的報(bào)表，系統(tǒng)能自動(dòng)提交集團(tuán)技術(shù)監(jiān)督平臺(tái)。技術(shù)監(jiān)督報(bào)表（圖3）從數(shù)據(jù)提取到生成報(bào)表再到提交報(bào)表，全部過(guò)程無(wú)須人工參與。

3.2? ? 智能預(yù)警

應(yīng)用人工智能開(kāi)發(fā)語(yǔ)言在大數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)訓(xùn)練等方面的優(yōu)勢(shì)，對(duì)機(jī)組振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘開(kāi)發(fā)。結(jié)合多年積累的機(jī)組振動(dòng)診斷經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組振動(dòng)的實(shí)時(shí)智能預(yù)警，提醒設(shè)備管理人員對(duì)可能出現(xiàn)的設(shè)備振動(dòng)異常加強(qiáng)關(guān)注，采取必要的防范措施[8]。

智能預(yù)警不同于傳統(tǒng)的“限值”報(bào)警功能。系統(tǒng)經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的自主學(xué)習(xí)，通過(guò)海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以形成被監(jiān)測(cè)對(duì)象的健康模型，從而能夠自主識(shí)別設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是否異常，在測(cè)點(diǎn)表面數(shù)據(jù)均顯示正常的情況下識(shí)別出潛在的異常風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并給出提示信息，提醒相關(guān)人員關(guān)注。智能預(yù)警功能界面如圖4所示。

3.3? ? 廠內(nèi)對(duì)標(biāo)

系統(tǒng)提供設(shè)備之間的對(duì)標(biāo)功能，可以不同機(jī)組數(shù)據(jù)之間對(duì)標(biāo)，也可以同臺(tái)機(jī)組不同時(shí)間的數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo);可以同工況數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)，也可以不同工況下的數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)。通過(guò)設(shè)備對(duì)標(biāo)，可以對(duì)比設(shè)備運(yùn)行水平的優(yōu)劣，掌握設(shè)備運(yùn)行振動(dòng)水平的變化趨勢(shì)，對(duì)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)、缺陷處理具有積極意義。

系統(tǒng)能記錄和識(shí)別對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)偏差較大的數(shù)據(jù)給出相應(yīng)的提示。比如同臺(tái)設(shè)備同工況下檢修前后的數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)，如果檢修后數(shù)據(jù)比檢修前有明顯好轉(zhuǎn)，那檢修期間對(duì)設(shè)備所采取的措施和安裝工藝就值得推廣和借鑒;再比如同類型設(shè)備同工況下對(duì)標(biāo)，如果數(shù)據(jù)相差較大，則需要著重排查安裝數(shù)據(jù)、運(yùn)行參數(shù)等外部條件是否對(duì)設(shè)備運(yùn)行產(chǎn)生了不良影響。通過(guò)設(shè)備對(duì)標(biāo)，能總結(jié)和掌握設(shè)備的運(yùn)行特性，指導(dǎo)設(shè)備優(yōu)化運(yùn)行。

廠內(nèi)對(duì)標(biāo)功能界面如圖5所示。

3.4? ? 狀態(tài)評(píng)價(jià)

系統(tǒng)在滿足監(jiān)測(cè)分析需求的基礎(chǔ)上，著力提升了對(duì)監(jiān)測(cè)設(shè)備的評(píng)價(jià)功能。系統(tǒng)本身就是“專家”，專家要根據(jù)所監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)，給出評(píng)價(jià)的意見(jiàn)和結(jié)果，這是系統(tǒng)具備的新功能。根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析以及診斷模型給出的評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)，為運(yùn)行人員掌握電廠設(shè)備總體狀況提供了新的技術(shù)方法。

4? ? 結(jié)語(yǔ)

本文介紹了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)的一套旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)，其成功將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到火力發(fā)電廠數(shù)據(jù)處理中，能有效處理電廠每天生成的大量數(shù)據(jù)，并最終將其轉(zhuǎn)化成有效數(shù)據(jù)?，F(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)應(yīng)用表明，該套系統(tǒng)能精確實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警功能，對(duì)電廠智能化管理發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 周訓(xùn)強(qiáng).旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸心軌跡的提純、特征提取與自動(dòng)識(shí)別研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2010.

[2] 郭家超.大數(shù)據(jù)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2019（21）：67-68.

[3] 孔欽，葉長(zhǎng)青，孫赟.大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2018，28（5）：1-4.

[4] 蘇曉文，劉超飛，王智微，等.基于大數(shù)據(jù)分析的鍋爐過(guò)量空氣系數(shù)評(píng)估模型探討[C]//數(shù)字中國(guó) 能源互聯(lián)：2018電力行業(yè)信息化年會(huì)論文集，2018：420.

[5] 石睿.基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法研究[D].長(zhǎng)春：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)，2018.

[6] 馬北玲，呂欣，陳星，等.火電廠大氣排放監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析及政策影響研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2019，29（7）：73-79.

[7] 趙娜娜.聚類算法及聚類有效性指標(biāo)的研究[D].無(wú)錫：江南大學(xué)，2016.

[8] 常帥.基于相似建模的汽輪機(jī)故障預(yù)警系統(tǒng)[D].保定：華北電力大學(xué)，2013.

收稿日期：2021-09-27

作者簡(jiǎn)介：劉衛(wèi)華（1976—），女，山東濟(jì)南人，高級(jí)工程師，研究方向：工業(yè)自動(dòng)化。