高效能火电厂DCS故障预测与诊断系统的制作方法

1.高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，包括以下模块：

2.根据权利要求1所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述数据采集模块具体包括：

3.根据权利要求1所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述电磁信号分析子模块具体包括：

4.根据权利要求3所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述应用奇异值分解svd具体包括：

5.根据权利要求4所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述使用预先训练的模型来预测故障类型中的预先训练的模型采用支持向量机svm模型，具体如下：

6.根据权利要求1所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述压力脉冲分析子模块包括利用动态时间弯曲dtw分析不同时间点的压力脉冲数据，找出最小弯曲代价路径，识别出在不同操作速度下发生的微泄漏或阻塞，结合贝叶斯网络进行概率推断，根据当前和历史数据估算出故障发生的概率。

7.根据权利要求6所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述利用动态时间弯曲dtw分析不同时间点的压力脉冲数据包括将实时采集的压力脉冲数据与历史数据进行比较，使用dtw算法计算实时数据和每个历史数据之间的相似度，dtw通过动态调整时间序列中的点以最小化两个序列之间的总距离，找到最佳匹配路径，计算方式如下：

8.根据权利要求7所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述结合贝叶斯网络进行概率推断包括构建贝叶斯网络模型，建立一个贝叶斯网络，其节点包括各种故障以及影响故障的因素，边表示节点之间的概率依赖关系；

9.根据权利要求7所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述最小弯曲代价路径的计算包括：

10.根据权利要求8所述的高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，其特征在于，所述后验概率计算表示为：其中，p(f|e)是在观测到证据e后故障f的后验概率，p(f)是故障f的先验概率，基于历史数据统计得出，p(e|f)是在假设故障f发生的情况下观测到证据e的概率，通过分析历史相似事件中的数据得出，p(e)是观测到证据e的总概率，是对所有可能故障类型的p(e|f)·p(f)的求和：p(e)＝∑f p(e|f)·p(f)。