基于信息融合的電廠磨煤機運行狀態研究

王博維，劉愛蓮，杜景祺，張文濤，楊 俊

(1.昆明理工大學 信息工程與自動化學院，云南 昆明 650500；2.云南電網有限責任公司 電力科學研究院，云南 昆明 650504)

電廠磨煤機一般為電廠磨煤常用的鋼球磨煤機，大型火電廠為提高燃煤效率都是燃燒煤粉，在火電廠磨煤機完成磨粉研磨工作以后，會通過熱風將煤粉吹進鍋爐，然后煤粉在鍋爐充分燃燒之后形成的熱煙氣會沿著鍋爐流動進行放熱，所以磨煤機就顯得非常重要了。火電廠磨煤機是火力發電廠燃煤機組中的重要設備，其運行的安全和穩定性直接關系到整臺火力發電機組的整體工作，對整個電廠安全和經濟效益都有著決定性的影響。

所以對電廠磨煤機的研究具有重要意義。神經網絡具有從輸入到輸出的一個映射功能，可以實現一個復雜的非線性映射功能。使用神經網絡將從傳感器端采集到的信息映射出設備狀態，從而實現對運行狀態的預測。但是傳感器間雖然在時間和空間上有很大的差異，但其均屬于同一系統，受同樣的條件所制約，故其采集的信息之間必有一定的關聯性。本文使用神經網絡將這種具有關聯性的數據進行映射，使用不同的神經網絡產生不同的映射進行預測，可大幅降低這種關聯性帶來的誤差。最后再利用D_S證據理論進行融合，使結果變得更加可靠。

1 神經網絡和證據理論

1.1 BP神經網絡

BP網絡是一種單向傳播的多層前向網絡，是一種具有3層或3層以上的神經網絡，包括輸入層、中間層(隱層)和輸出層。……