摘要：為了有效識別輔機(jī)運(yùn)行過程中的故障,將多元狀態(tài)估計(jì)技術(shù)應(yīng)用于輔機(jī)的故障預(yù)警中。根據(jù)機(jī)組功率高低將輔機(jī)的歷史狀態(tài)矩陣分為3類,通過等距抽樣選取典型狀態(tài)分別建立子模型。對于輸入的觀測向量,模型給出相應(yīng)的估計(jì)向量,兩者的偏差可用相似度函數(shù)表示,并基于區(qū)間估計(jì)的思想設(shè)計(jì)了相似度的自適應(yīng)閾值方法。最后利用某350 MW熱電機(jī)組的中速磨煤機(jī)堵煤故障前的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真。結(jié)果表明:模型在磨煤機(jī)跳閘前264 s做出預(yù)警,具有較高的故障檢測效率;與傳統(tǒng)的固定閾值方法相比,采用自適應(yīng)閾值方法可有效降低誤報(bào)率。