水轮发电机组状态监测和诊断系统的研究

贵州大学硕士学位论文水轮发电机组状态监测和诊断系统的研究姓名：陈文益申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：许道云20080301水轮发电机组状态监测和诊断系统的研究作者：陈文益学位授予单位：贵州大学相似文献(10条)1.期刊论文赵道利.梁武科.王荣荣.马薇.南海鹏.ZHAODao-li.LIANGWu-ke.WANGRong-rong.MAwei.NANHai-peng粗糙集理论在水轮发电机组故障诊断中的应用-大电机技术2007,(4)为了对水轮发电机组故障诊断过程中大量的冗余信息特征进行压缩,提高诊断的效率,本文将粗糙集理论引人到水轮发电机组故障诊断中.并采用基于遗传算法的粗糙集知识约简方法,对水轮发电机组故障信息进行压缩处理.通过对具体诊断实例分析,结果表明:该方法能够在保证故障分类结果不变的情况下,有效剔除具有冗余信息,找出对故障分类起主要作用的特征,减少了对诊断信息的需求,有效地提高了水轮发电机组故障诊断的效率.2.期刊论文姬巧玲.蔡维由.漆为民.程远楚.JIQiao-ling.CAIWei-you.QIWei-min.CHENGYuan-chu改进Elman网络及其在水轮发电机组故障诊断中的应用-水电自动化与大坝监测2005,29(6)针对水轮发电机组故障诊断系统,分析了改进BP网络在故障诊断中的不足,提出了利用改进Elman网络进行水轮发电机组故障诊断的方法.该方法具有精度高、收敛快、可以避免局部最小的优点,从而为水轮发电机组故障诊断提供了一种更有效的方法.3.学位论文钱瑞霞水轮发电机组故障诊断专家系统研究2002该文以水轮发电机组为研究对象,阐述了建立水轮发电机组故障诊断专家系统的必要性和意义,系统地分析了水轮发电机组振动故障的特点,并在此基础上建立了水轮发电机组故障诊断的领域知识库,介绍了故障诊断专家系统的理论基础,并用C++Builder5.O实现了水轮发电机组故障诊断专家系统.全文内容安排如下:第一章绪论,阐述了故障诊断的需求、意义和任务;第二章讨论了状态监测与故障诊断系统的结构、关键技术,以及水轮发电机组振动问题分类及故障诊断的特点,为建立领域知识库打下了基础;第三章阐述了故障诊断专家系统基础,包括专家系统定义、结构、表示方法、推理机制、知识获取和专家系统的开发要素,着重讨论了知识表示和推理机制以及故障可信度的不精确算法;第四章用C++Builder5.O实现水轮发电机组故障诊断专家系统,给出了状态监测和故障诊断的总体结构,专家系统的软件结构、功能,建立了领域知识库,编制了故障诊断专家系统软件,并给出了系统的主画面,及运行测试结果等;第五章总结全文,并探讨了状态监测与故障诊断的发展方向.4.期刊论文贾嵘.王小宇.罗兴铸.李辉.蔡振华.JIARong.WANGXiaoyu.LUOXingqi.LIHui.CAIZhenhua水轮发电机组故障诊断的反向选择算法-水力发电学报2006,25(5)本文提出了一种水轮发电机组故障诊断的新方法.该方法将生物免疫系统中的自己-非己理论应用于水轮发电机组故障诊断中,采用贪婪算法产生检测器集,使得所产生的检测器集能够更好的覆盖各种故障模式,从而实现了对水轮发电机组故障的分类诊断,并通过实例证明了该方法的有效性.文中最后对试验结果做出了分析.5.期刊论文刘晓波.黄其柏.LiuXiaobo.HuangQibai水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究-华中科技大学学报（自然科学版）2006,34(1)针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.6.会议论文褚福磊水轮发电机组的状态监测和故障诊断2000水轮发电机组在运行中经常由于机械、水力和电气等方面的原因使其结构和某些部件产生振动.随着水电机组的不断增多,加强对机组的监测,对机组故障进行及时预测预报并分析原因,对于大中型水轮发电机组的安全运行具有重要的意义.本文针对水轮发电机组的特点,介绍了水电机组的状态监测和故障诊断.7.学位论文胡东海水轮发电机组振动在线监测和故障诊断研究2008水轮发电机组是大型机电能量转换装置，其运行状态关系到水电厂能否安全、经济的供电。近百年来，以统计理论为基础，按计划定期进行小修、中修、大修的维修体制，普遍存在着过维修和不足维修现象，特别是近年来随着水轮发电机组的巨型化，这种维护体制更加暴露出严重的弊端。因此，实现有效的机组状态监测和故障诊断，提高维修的针对性，不仅对电力工业，而且对整个国民经济都有重要的影响。本文论述水轮发电机组故障诊断和在线监测的重要意义，分析故障诊断的研究现状及发展趋势，并对故障诊断的应用前景做进一步分析。在概述水轮机的状态监测和故障诊断系统的基础上，在研究了故障诊断常用的方法后，提出使用模糊专家系统对设备进行诊断分析，从而将人工智能技术与故障诊断技术相结合，实现更精确的故障诊断，根据水轮发电机组振动故障特点，提出了一种基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的混合智能诊断方法。本文中给出基于模糊神经网络的水轮发电机组故障诊断专家系统，实例仿真结果验证了模糊神经网络用于水轮发电机组振动故障诊断专家系统的合理性与可行性。完成了水轮发电机组状态监测与故障诊断系统的软件开发，实现了数据采集和信号分析功能、实时状态监测的功能、振动分析功能、故障诊断功能等功能，并就软件实现的关键技术展开了论述。8.期刊论文高军伟.李炜.陈希平.GAOJun-wei.LIWei.CHENXi-ping模糊专家系统在水轮发电机组故障诊断中的应用-甘肃工业大学学报2000,26(1)根据水轮发电机组的结构特点,建造了一个故障诊断模糊专家系统,论述了系统的组成及其功能原理和系统建造过程中的规则表示、知识获取、推理机制等重要功能模块.系统以水轮发电机组温度异常故障为诊断对象,采用模糊正向推理方法,能够对机组运行过程中产生的故障及时作出诊断,实现了故障诊断自动化的功能.9.期刊论文岳晓娜.徐启.李建新.YUEXiaona.XUQi.LIJianxin改进的RBF在水轮发电机组故障诊断中的应用-水电能源科学2008,26(5)引用一种改进的RBF神经网络训练方法分析诊断水轮发电机组故障,结果表明该模型计算精度较高、收敛速度快、能满足工程需要,为水轮发电机组故障诊断提供了一种有效的方法.10.期刊论文贾嵘.王小宇.蔡振华.张丽.罗兴锜.JIARong.WANGXiao-yu.CAIZhen-hua.ZHANGLi.LUOXing-qi基于最小二乘支持向量机回归的HHT在水轮发电机组故障诊断中的应用-中国电机工程学报2006,26(22)水轮发电机组的故障表现为振动信号中出现异常频率成分,Hilbert-Huang变换可自适应地将这种频率成分提取出来并形成时频谱.但变换过程中,当两侧端点不为极值点时,会造成三次样条拟合的极值包络线偏离实际值,并且随着分解的不断进行向内污染.提出基于最小二乘支持向量机回归的Hilbert-Huang变换,该方法采用最小二乘支持向量机回归的方法对原信号两端进行拓延,得到附加的极值点,再利用三次样条插值的方法得到上、下包络线,实现了准确的EMD分解.将改进后的Hilbert-Huang变化应用于水轮发电机组故障诊断中,结果表明,该方法有效抑制了端点效应,实现了故障的准确识别.本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：b8493579-aae5-4158-8830-9dd6013938c6下载时间：2010年8月18日