标题：基于GCN-BiLSTM的磨煤机故障预警
作者：郭嘉曦 付乐东
作者单位：江西江投能源技术研究有限公司，江西 南昌 330006
关键字：磨煤机；故障预警；GCN；BiLSTM；动态阈值
摘要：现有磨煤机故障预警方法直接将运行数据送入模型，未充分考虑各变量的空间依赖关系，设置的静态阈值对多变的运行工况适应性差。为此，提出一种基于GCN-BiLSTM的磨煤机故障预警方法。通过图卷积网络和双向长短时记忆网络依次提取数据中的空间和时间特征，对下一时刻数据进行预测。以预测残差为基础，使用指数加权移动平均法实时计算动态阈值，并设计由报警信号和故障信号组成的两级故障预警机制。以华东某火电机组磨煤机运行数据为例，提出方法能够在故障发生前60小时监测到设备异常状态并发出故障信号，优于对比方法。