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（1）基于ARMAX模型的单变量自适应阈值优化方法
传统火电厂凝水系统的监测方法主要依赖于固定阈值报警机制，这种方法将每个监测变量视为独立个体，仅根据历史经验或设计规范设定静态的上下限报警值。然而，凝水系统作为一个复杂的热力系统，其运行参数受到负荷变化、环境温度、设备老化等多种因素的综合影响，单一变量的波动往往是多个因素共同作用的结果。固定阈值无法适应这种动态变化的运行环境，导致在正常工况波动时频繁触发误报警，而在真实故障初期由于变化尚未超出固定阈值而漏报。本研究提出的方法通过引入带外生变量的自回归滑动平均模型，将影响目标监测变量的关键操作参数和环境因素作为外生输入变量纳入模型框架。这种建模方式不仅考虑了目标变量自身的时序相关性和历史依赖关系，更重要的是明确建立了外部驱动因素与目标变量之间的定量关联，能够区分由正常操作调整引起的参数变化和由设备异常导致的偏离。模型通过分析历史正常运行数据，学习在不同外部条件下目标变量的正常响应模式和波动范围。在实时监测过程中，模型根据当前的外生变量值预测目标变量的期望运行状态，并计算实际测量值与预测值之间的残差。为了科学地确定报警阈值，引入贝叶斯统计推断方法，该方法将阈值设定问题转化为在给定误报率约束下的参数估计问题。通过选择Beta分布作为先验分布，充分利用了Beta分布在零一区间上的灵活性和共轭性质，能够有效融合历史经验信息和当前观测数据。随着系统持续运行和数据积累，采用贝叶斯更新机制动态调整先验分布参数，使得阈值估计能够自适应地跟踪系统特性的缓慢漂移和季节性变化。这种自适应优化策略确保了正常工作区边界始终与系统的实际运行状态保持一致，在保证故障检测灵敏度的同时，将误报警率控制在可接受的低水平，显著减轻了运行人员的报警处理负担，提高了监测系统的实用性和可信度。
（2）基于隐马尔科夫模型的多变量协同监测策略
凝水系统包含凝汽器、凝结水泵、低压加热器等多个相互关联的设备，各设备的运行状态通过物质流、能量流和控制信号紧密耦合。单变量监测方法忽略了变量间的关联性，可能导致对系统级故障的识别能力不足。然而，直接建立多变量之间完整的物理或统计关系模型面临维度灾难和模型复杂度过高的问题，特别是在变量数量较多且关系非线性时，模型的建立和求解都极为困难。本研究提出的方法巧妙地利用隐马尔科夫模型的概率图模型特性，将设备的真实运行状态抽象为有限个离散的隐状态，这些隐状态代表了设备在不同工况和健康水平下的典型运行模式。观测到的多个监测变量被视为这些隐状态的外在表现，不同隐状态下各变量呈现出特定的联合概率分布特征。通过对历史正常运行数据进行隐马尔科夫模型训练，模型自动学习隐状态的数量、各隐状态下变量的分布参数、隐状态之间的转移概率等关键信息。这一学习过程实质上是对设备正常运行模式的聚类和模式识别，无需人工指定变量间的具体函数关系，而是通过数据驱动的方式自动发现变量间的内在关联模式。训练完成后，正常工作区被定义为那些对应于健康运行隐状态的观测空间区域。在实时监测阶段，利用前向算法计算当前观测序列属于各隐状态的后验概率，判断系统是否处于正常工作区内。进一步地，基于多元高斯分布的条件概率性质，在已知部分变量观测值的条件下，推导其他变量的条件分布和动态阈值。这种条件阈值能够反映多个设备联合运行时的协同约束关系，当某个变量的实际值偏离其在当前系统状态下的条件期望时，即使该偏离在单变量视角下尚未超出固定阈值，也能被识别为异常。通过追踪隐状态序列的演化轨迹和观测概率的变化趋势，方法能够在故障完全显现之前数小时就检测到系统状态向异常方向的漂移，实现了真正意义上的故障预警而非事后报警，为运行人员争取了宝贵的处置时间窗口。
（3）工业现场监测系统的集成部署与健康评估
为了将所提出的理论方法转化为实际可用的工程系统，研究开发了面向火电厂现场应用的凝水系统故障监测平台。系统架构采用分层设计思想，底层通过标准工业通信协议与电厂分散控制系统建立实时数据连接，获取凝水系统各测点的过程数据和设备状态信息。中间层部署算法计算引擎，采用Python语言实现单变量贝叶斯估计算法和多变量隐马尔科夫聚类算法的核心逻辑，这些算法模块以服务的形式运行，接收实时数据流并输出故障检测结果和健康评估指标。上层采用WinCC组态软件构建人机交互界面，为运行人员提供直观的可视化监控画面。界面设计充分考虑了电厂运行人员的使用习惯和信息需求，以系统流程图为主界面框架，在各设备图标上叠加显示实时运行参数、健康度评分和报警状态。健康度评估模块综合考虑设备运行参数偏离正常工作区的程度、偏离持续时间、历史故障频次等多维信息，采用加权融合方法计算设备的综合健康指数，并用颜色编码直观呈现设备的健康等级。
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