收藏本站
《西安理工大学》 2007年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

水电机组振动故障的智能诊断方法研究

彭文季  
【摘要】: 随着水电机组单机容量的提高以及在电力系统中所占的比重越来越大,如何确保机组的可靠和稳定运行,已成为电力行业一个极为关注的问题。振动是水电机组运行中最为常见的故障之一,强烈的振动将直接危及到机组乃至电力系统的安全运行。因此,对机组振动故障进行诊断,及时发现和排除系统故障,对保障水电机组稳定运行十分重要。本文系统开展了水电机组振动故障诊断的方法研究,完成了以下几个方面的工作: 进行了水电机组振动信号的信噪分离研究,提出利用第二代小波对水电机组振动信号进行消噪的方法。通过设计预测系数和提升系数获得具有某种特性的小波基函数,使得针对不同类型的故障特征能够构造出相应的小波基函数。所完成的水电机组振动信号消噪处理结果合理,计算速度快。该方法解决了小波消噪需要选择小波基函数的难题,进一步完善了信号消噪的理论。 开展了水电机组振动故障特征提取的研究,基于Parseval能量积分等式,提出利用小波包分解方法提取水电机组振动频谱的能量特征。建立了能量变化到各故障类别之间的映射关系,利于形成一种基于“能量-故障”的故障诊断方法。解决了传统的频谱分析方法缺乏对信号的局部特性分析的问题。 在故障特征提取研究的基础上,将遗传算法与BP网络结合起来,开展了水电机组振动故障的神经网络诊断研究,提出了一种应用遗传算法优化神经网络权值的遗传神经网络故障诊断方法。所提出的遗传神经网络故障诊断方法不仅能发挥神经网络的泛化和映射能力,而且能使神经网络具有很快的收敛速度和较强的学习能力,解决了BP网络收敛性较差和容易收敛到局部最小点的难题,使BP网络能在短时间内以很大的概率找到全局最优解。 最后,进一步研究了水电机组振动故障的支持向量机诊断法,将粗糙集与支持向量机相结合,先利用粗糙集对决策表进行离散化及约简,再用支持向量机进行故障分类,提出了一种基于粗糙集理论的支持向量机故障诊断方法。该方法具有良好的鲁棒性,达到了对故障进行快速诊断的目的,可以满足在线故障诊断的要求。
【学位授予单位】:

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 荣浩天;朱晓东;;基于虚拟仪器的水轮机组监测与故障诊断系统[J];发电设备;2009年04期
2 张礼达;任腊春;;水电机组状态监测与故障诊断技术研究现状与发展[J];水利水电科技进展;2007年05期
3 桂中华;潘罗平;陆力;;水电机组状态监测与故障诊断研究新进展[J];中国水利水电科学研究院学报;2009年03期
4 陈林刚;韩凤琴;桂中华;;基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统[J];电网技术;2006年01期
5 何永勇;任继顺;陈伟;褚福磊;;水电机组远程状态监测、跟踪分析与故障诊断系统[J];清华大学学报(自然科学版);2006年05期
6 辛晟;郭磊;;水力发电机组振动故障诊断技术综述[J];水利电力科技;2009年04期
7 韦洪波;郭磊;;水力发电机组振动故障诊断技术综述[J];水利科技;2009年02期
8 符向前;蒋劲;孙慕群;匡美珍;;水电机组故障诊断系统中的模糊诊断技术研究[J];华中科技大学学报(自然科学版);2006年01期
9 李德军;;水电机组状态监测与故障诊断[J];湖南农机;2011年07期
10 陈喜阳,张克危,彭玉成;基于多种诊断方法的水电机组故障诊断系统的研究[J];水力发电;2003年05期
11 张健;吴金田;;基于MAS的水电机组故障诊断系统研究[J];福建电脑;2008年06期
12 杨胜仪;李业全;;机组状态监测与诊断系统在池潭水电厂的应用[J];电工技术;2009年01期
13 刘宝忠;孙亚槿;;基于知识模型库的水电机组故障诊断系统的分析研究[J];软件导刊;2011年02期
14 陈维克,张松,吴雅,杨叔子;我国水电机组振动监测与故障诊断技术的现状和发展方向[J];大电机技术;1994年06期
15 黄锐,肖志怀,蔡维由,姚志崇;模糊故障诊断在水电机组中的应用[J];中国农村水利水电;2005年09期
16 瞿曌;赖旭;朱建林;;网络化水电机组在线状态监测与故障诊断系统[J];仪器仪表学报;2006年01期
17 唐拥军,潘罗平;水电机组故障诊断系统信号预处理[J];中国水利水电科学研究院学报;2005年03期
18 刘光临;符向前;蒋劲;陈启卷;;大型水轮发电机组状态监测与故障诊断系统[J];华中科技大学学报(自然科学版);2006年01期
19 唐拥军;潘罗平;;MATLAB与VB结合在水电机组测试分析中的应用[J];大电机技术;2006年02期
20 孙家禄,叶锋;鲁布革水轮发电机组状态监测及故障诊断系统的实施[J];云南电力技术;2002年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 葛新峰;徐广文;周叶;唐澍;;水电机组故障智能诊断研究综述[A];水电设备的研究与实践——第十七次中国水电设备学术讨论会论文集[C];2009年
2 郑松远;;基于系统集成的水电机组状态监测故障诊断系统[A];全国水电厂技术改造学习交流研讨会论文集[C];2005年
3 郑松远;;基于系统集成的水电机组状态监测故障诊断系统[A];全国大中型水电厂技术协作网第二届年会论文集[C];2005年
4 李昂;原媛;齐世友;丁亚飞;;通信对抗装备故障诊断系统的设计与实现[A];第十九届测控、计量、仪器仪表学术年会(MCMI'2009)论文集[C];2009年
5 樊淑趁;熊诗波;;人工神经网络在采煤机故障诊断系统中的应用[A];1996年中国控制会议论文集[C];1996年
6 鲍忠利;李涛;王彤;刘明东;;故障诊断系统在大庆采油一厂离心泵机组监测中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
7 李淑芬;幺洪波;;基于模式识别故障诊断方法[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集(下册)[C];1999年
8 周伟华;彭亦功;那晓旭;;基于Multi-Agent的故障诊断系统技术[A];中国仪器仪表学会2008学术年会第二届智能检测控制技术及仪表装置发展研讨会论文集[C];2008年
9 黄志强;翁红林;;基于声卡的小型柴油机故障诊断系统研究[A];福建省科协第五届学术年会数字化制造及其它先进制造技术专题学术年会论文集[C];2005年
10 肖民;姚寿广;;船舶主机常见故障诊断系统研究[A];第十届全国内河船舶与航运技术学术会议论文集[C];2006年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 吴植;我国加紧研发百万千瓦级水电机组[N];中国质量报;2010年
2 通讯员 周光乙 袁亚洲;700兆瓦级水电机组励磁系统实现国产化[N];中国电力报;2011年
3 证券时报记者 向南;国电电力 水电机组投产新项目获批[N];证券时报;2010年
4 李立红 李荣梧;用技术创新提高设备管理水平[N];中国冶金报;2006年
5 吴植;水电重大装备制造业跨入新时代[N];中国技术市场报;2010年
6 王铁 显丽 宝书;铁肩担大任[N];解放军报;2011年
7 通讯员 孙文;世界首台80万千瓦水电机组蜗壳出厂[N];中国电力报;2010年
8 本报记者 伍平;我省成功研制出输电线路故障诊断系统[N];云南科技报;2009年
9 记者 唐明恒;“载人航天器故障诊断系统研究”通过验收[N];重庆日报;2000年
10 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统创效明显[N];中国冶金报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 彭文季;水电机组振动故障的智能诊断方法研究[D];西安理工大学;2007年
2 邹敏;基于支持向量机的水电机组故障诊断研究[D];华中科技大学;2007年
3 张孝远;融合支持向量机的水电机组混合智能故障诊断研究[D];华中科技大学;2012年
4 董晓峰;基于RCM分析的智能化汽轮机组故障诊断系统研究[D];华北电力大学;2012年
5 杨志荣;基于多源信息融合的水电机组故障诊断与轴心轨迹识别技术研究[D];华中科技大学;2011年
6 谢国财;基于团队智能的水电机组集成监测方法研究与实践[D];华中科技大学;2012年
7 华斌;贝叶斯网络在水电机组状态检修中的应用研究[D];华中科技大学;2004年
8 李超顺;水电机组控制系统辨识及故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
9 张平均;共振式水泥混凝土路面破碎车控制及故障诊断系统的关键技术研究[D];中南大学;2011年
10 李伟;基于免疫机理的可重构诊断系统研究[D];重庆大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李穆;水轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现[D];华中科技大学;2011年
2 宋通林;西流水水电站水轮发电机组状态监测与故障诊断系统设计与应用[D];西安理工大学;2010年
3 柴艳红;基于DSP的实时监测与故障诊断系统的研究与应用[D];武汉理工大学;2003年
4 王亚锋;机械设备工况监测与故障诊断系统[D];北京化工大学;2005年
5 周长涛;涡轮增压器故障仿真与基于模式识别的嵌入式诊断系统的研究[D];北京交通大学;2008年
6 李好;基于独立分量分析(ICA)齿轮传动装置振动信号研究[D];西安科技大学;2009年
7 保坤;电路板故障诊断系统可视化开发与运行环境的设计与实现[D];电子科技大学;2010年
8 赵敏;MiniGUI在嵌入式故障诊断系统中的应用[D];武汉科技大学;2005年
9 蒋红枫;电喷发动机故障诊断专家系统的研制[D];东南大学;2006年
10 莫善区;变压器在线监控与故障诊断系统研究[D];广东工业大学;2008年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978