摘要
本发明提供了一种基于大数据的汽轮机故障排除方法,其步骤包括:采集汽轮机历史故障信息,并基于历史故障信息中的工控信息对故障类型进行预分类;当预分类的结果为工控故障时,通过多级分析判断法输出工控故障修正策略;当预分类的结果为非工控故障时,基于多准则决策评估算法计算大数据统计案例中典型故障的优先级序列;通过映射法建立基于优先级序列的排故策略。本发明通过对工控引起的故障为起点划分汽轮机故障,将故障类型从设备层和人为因素进行预先分析,并结合历史汽轮机的典型故障案例进行优先级排序,从而有顺序执行对应的排故策略,以便降低故障损失,并为多故障并发条件下的排故操作提供执行序列参考。
技术关键词
汽轮机故障
排除方法
历史故障信息
大数据
工控系统
多准则决策
评估算法
策略
典型
润滑系统故障
序列
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