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基于粗糙集的水轮发电机组振动故障诊断系统研究

李辉  
【摘要】:水电机组的振动是反映机组运行状态的重要参量,对机组振动的监测和振动故障的诊断是保证水电机组安全稳定运行的重要手段。粗糙集理论是一种较新的软计算方法,它能够有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种定性、定量或者混合性的不完备信息,可以描绘知识表达中不同属性的重要性,进行知识表达空间简化。本论文引入粗糙集理论,首次将粗糙集理论用于水电机组故障诊断中,构造了基于粗糙集的水轮发电机组振动故障诊断系统,通过对索风营水电厂1号机的监测数据分析诊断,得出了正确诊断结论,证明了该方法的有效性和可行性。 本文首先论述了水轮发电机组状态监测和故障诊断的重要意义,介绍了国内外的研究现状及发展趋势,着重对故障诊断方法的研究现状作了详细的分析。在深入研究水电机组振动理论的基础上,总结出水电机组振动故障的特征,并给出了水电机组振动故障的识别方法。 其次在介绍了粗糙集理论及方法的基础上,将粗糙集理论与神经网络和专家系统相结合,构造了基于粗糙集的水电机组故障诊断系统。该系统应用粗糙集理论对神经网络的输入属性进行约简,大大降低了神经网络的输入向量维数,提高了诊断速度,同时通过该系统的决策表,可以方便的得出专家系统知识库的诊断规则。 再次设计了水轮发电机组状态监测与故障诊断系统的总体结构,内容包括系统的网络结构设计,系统的软硬件设计,测点布置的选择和传感器的选型。 最后,应用基于粗糙集的水电机组故障诊断系统对索风营水电站1号机组实时监测数据进行分析诊断,得到诊断结论,达到了诊断的目的。


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