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《西安理工大学》 2009年
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基于能量算子和粒子群优化神经网络的水轮发电机组振动故障诊断研究

陈晓芸  
【摘要】: 随着水电机组单机容量的增大,对机组可靠性的要求越来越高。对机组开展在线监测与故障诊断,加强水电机组的监测,及时预测设备可能发生的故障,分析原因,是实现设备预知性维修的前提和保证设备安全运行的关键。 本文以水轮发电机组状态监测与故障诊断方法为研究对象,深入研究了经验模态分解(EMD)和能量算子解调法理论的基础上,将其引入水轮发电机组故障诊断系统中。该方法首先对机组振动信号进行经验模态分解(EMD),获得固有模态函数(IMF)分量,每一个IMF分量都可以是幅度或频率调制的(调频调幅信号),然后对每一个IMF分量进行能量算子解调,依次获得信号的包络谱,从包络谱中即可看出原始复杂信号的幅值和频率信息,得到信号中的异常频率,进而确定机组的故障类型。 针对传统径向基(RBF)神经网络在水轮机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,充分研究了粒子群(PSO)算法,提出了基于PSO优化的RBF神经网络。利用其PSO操作简单,容易实现等特点及其深刻的智能背景对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化。并把训练好的网络用于水轮机组振动故障诊断,诊断实例结果表明,该方法具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快。又通过BP神经网路、RBF神经网络、PSO优化的RBF神经网络三种方法对同一组故障数据进行诊断比较,结果表明,文中采用的方法明显优于其它方法,从而验证了PSO优化的RBF神经网络的有效性,证明了该方法有较高的收敛速度、诊断精度和推广应用价值,为水轮机组故障诊断开创了新的思路。 最后将基于EMD的能量算子法应用于实际中,对电站机组实测数据进行了诊断,分析其振动故障及原因,并尝试将PSO优化的RBF神经网络分类方法应用于水轮发电机组故障智能识别系统,得出相应的结论。结果表明,基于EMD的能量算子法在水轮发电机组故障诊断中能对机组性能做出较好的评价,准确定位机组的故障,值得推广应用。
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM312

【参考文献】
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