主题：设备状态监测故障诊断大数据多元状态估计动态基线摘要：针对稳定运行的设备状态监测问题，本文提出基于实时动态基线的运行设备多元状态估计方法。该方法通过对运行North China Electric Power University万方数据华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于多元状态估计的电站风机故障
为了解决风机故障预警问题，提出一种基于多元状态估计技术(MSET)和偏离度的方法.利用MSET建立风机正常运行状态下的非参数模型，对观测向量进行最优估计并得到估计向量，观测向量在PHM实施之前，*通过监测不同变量的信号来进行表征，以建立健康系统的多元状态估计技术(MSET)模型。一旦使用这些数据建立健康模型，就可以根据学习到的所有变量[47]之间的相关性来
根据本发明的一个实施方式提供了一种基于多元状态估计技术的设备多级异常状态识别方法，包括以下步骤：设备信号采样，对设备进行信号采样以采集时序信号；自适应降该方法基于工艺流体温度、压力、流量等易测量参数构建、选取表征热交换器传热和流阻性能的监测指标，并引入指数移动平均(EMA)算法进行数据处理与指标动态特征提取；在多元状态
1.一种基于多元状态估计的电厂送风机故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据电厂送风机的正常运行历史数据构建历史数据集，并获取待预测时间段内电厂送多元状态估计(multivariate state estimation technique,简称MSET)是由美国阿尔贡国家实验室开发的一种非参数建模方法[14],其核心是建立系统或设备正常状态下的非参数模型，对
