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基于大数据技术的多沙水流泵站故障诊断方法
引用本文:李宝,李俊梅,钮月磊,高航,于永海.基于大数据技术的多沙水流泵站故障诊断方法[J].水电能源科学,2020,38(5):160-162.
作者姓名:李宝  李俊梅  钮月磊  高航  于永海
作者单位:甘肃省景泰川电力提灌管理局,甘肃白银730400;国电南京自动化股份有限公司,江苏南京211100;河海大学水利水电学院,江苏南京210098
基金项目:甘肃省重点研发计划项目(18YF1GA026)
摘    要:针对多沙水流泵站存在水泵磨蚀、机组振动等复杂故障问题,基于大数据技术,将神经网络方法与传统的专家系统相结合,建立了多沙水流泵站的故障监测与诊断系统。实际应用结果表明,该方法能够及时定位故障问题和诊断故障原因,降低了维护成本,创造了更大的经济效益。

关 键 词:多沙水流泵站  大数据技术  BP神经网络  专家系统  故障诊断

Fault Diagnosis Method of Pumping Station with Sediment Flow Based on Big Data Technology
Abstract:There are complex faults such as abrasion and cavitation of pump and vibration of unit in pumping station under the condition of sediment flow. Combining the neural network method and traditional expert system, the fault monitoring and diagnosis system of pumping station with sediment flow was set up based on big data technology. The result of practical application shows that the proposed method can timely locate the fault problems and diagnose the cause of faults, and reduce the maintenance cost as well as produce greater economic benefits.
Keywords:
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