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为了有效识别辅机运行过程中的故障,将多元状态估计技术应用于辅机的故障预警中.根据机组功率高低将辅机的历史状态矩阵分为3类,通过等距抽样选取典型状态分别建立子模型.对于输入的观测向量,模型给出相应的估计向量,两者的偏差可用相似度函数表示,并基于区间估计的思想设计了相似度的自适应阈值方法.最后利用某350 MW热电机组的中速磨煤机堵煤故障前的数据进行仿真.结果 表明:模型在磨煤机跳闸前264 s做出预警,具有较高的故障检测效率;与传统的固定阈值方法相比,采用自适应阈值方法可有效降低误报率.