基于优化遗传神经网络的水轮发电机组辨识

针对水轮发电机组具有非线性、时变、非最小相位且结构参数变化范围较大的特点,提出了将优化遗传算法和神经网络相结合实现对水轮发电机组辨识的新方法,阐述了其原理并给出了相应的算法和计算公式,该方法结合优化遗传算法与神经网络各自的优点,克服了传统BP神经网络收敛速度较慢以及易于收敛到局部极小点等缺点。仿真试验表明,采用该方法能较迅速、准确地逼近实际系统,其有效性得到了证明。     

大型发电机组控制系统仿真辅助建模的研究

探讨了大型发电机组控制系统辅助建模的原则，方法，指出了在模块化建模过程中应遵循的原则，并建立了在仿真过程中常用的模块。     

水轮发电机组冷却水自动控制系统设计

本文介绍了水轮发电机组空气冷却器冷却水流量自动调节的设计，叙述了其运行方式及调节原理。     

基于小波神经网络的自校正控制在水轮发电机组上的应用

提出了一种基于小波神经网络的自校正控制方法,该方法利用两个小波神经网络分别作为辨识器和控制器构成自校正控制系统,实现对水轮发电机组的在线辨识与控制.仿真结果表明,提出的控制方法比采用一般神经网络控制超调更小、调节速度更快.     

基于深度信念网的大型水轮发电机组建模研究与仿真分析

针对水轮发电机组的数学机理建模存在的建模过程复杂、非线性和多参数耦合表达效果差的问题和大型水轮发电机组面临的风光能源接入和电网互联复杂的问题,比较分析机理建模和数据驱动优缺点,研究深度信念网算法关于水轮发电机组建模的可行性,建立了基于深度信念网数据驱动方法的大型水轮发电机组模型,通过某机组共计129600组实际数据进行模型训练和校验,并在机组空载频率扰动下进行仿真试验验证所建模型的有效性和稳定性。     

水轮发电机组的非线性控制器仿真研究

基于水轮发电机组刚性水击模型，分别采用逆系统非线性控制和自抗扰控制（ADRC）方法，设计了水门和励磁控制系统。针对水轮发电机组刚性水击模型对象和弹性水击模型对象，进行了数值仿真实验。研究结果表明，当受控对象与其设计模型接近时，逆系统解耦控制具有优良的控制品质，但对对象模型变化的适应性较差；逆系统两通道独立控制系统具有优良的暂态稳定性，但在励碰控制中需另加调压措施，自抗扰控制对机组模型结构和参数的变化，内外扰动都具有很好的适应性和鲁棒性，控制品质优良，是一种很有前景的水轮发电机组控制策略。     

基于在线学习的水轮发电机组智能控制系统研究

针对水轮机调节系统非线性，结构参数变化范围较大的特点，提出了一种能够在线学习的智能控制系统，它以模糊神经网络的学习器，以模糊推理和智能处理机构为控制器，将两者结合起来共同完成水轮发电机组的调节任务，并详细讨论了学习器的建立和学习方法及智能控制系统的运行方式，仿真研究表明，其有较强的学习能力，良好的实时控制性能，能适应水轮机调节系统结构，参数变化较大情况下的控制要求。     

基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统

本文介绍了以水轮发电机组振动故障诊断为研究对象,基于神经网络的专家系统的研究与实现。结合盐锅峡水电站5#水轮发电机组的真机试验研究,通过对试验数据的分析和诊断,结果表明用神经网络专家系统进行方法水轮发电机组振动故障诊断是可行和有效的。这里着重介绍试验研究过程,以及如何用本文所设计的软件进行分析和诊断。     

基于神经网络技术的水轮发电机组轴心轨迹识别与故障判定研究

轴心轨迹图形包含了丰富的机组运行状态信息,轴心轨迹识别是判断水轮发电机组轴系故障的重要技术手段;神经网络技术是一种通过计算机程序模拟人类大脑结构功能的智能化技术思想,具有自学习的优点。本文首次提出采用神经网络技术通过仿射不变矩算法计算出特征向量,以特征向量作为数据分类依据识别轴心轨迹图形,从而达到故障判定的目标。数值模拟测试结果表明,该技术的故障识别率能达到95%以上,证明基于神经网络技术的水轮发电机组轴心轨迹识别算法对于机组故障诊断具有重要价值。     

基于水轮发电机组模型的仿真软件比较

利用Matlab、PSASP对水轮发电机组、变压器、无穷大电源构成的单机无穷大系统进行暂态分析.通过模拟机组运行过程中的动态行为,明确2种软件的优缺点和适用范围.水轮发电机组由水轮机、发电机、调速器、励磁系统组成.在Matlab中利用Simulink软件包进行系统建模、仿真,运用灵活.在PSASP中利用单线图编辑模式,分析计算高效.经过比较分析,Matlab软件适用于小规模系统仿真,仿真结果比较细致,PSASP适用于大规模系统仿真,运行速度快捷、高效.因此,工程技术人员应根据系统规模和仿真目的合理选取仿真软件,使仿真结果具有较高的准确性和可信度.     

基于小波神经网络的火电单元机组负荷系统建模仿真研究

火电单元机组是一种复杂的多变量对象，常规方法难以建立它的非线性数学模型。该文利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。网络隐层采用框架小波函数，输出层采用线性函数，采用BP算法对网络进行训练，并利用自适应的学习速率和动量参数加快网络训练的收敛速度。网络的训练结果和测试结果均表明，小波网络输出值与实际模型输出值之间的误差在允许范围内，小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型。     

基于灰色理论与不变性矩的水电机组轴心轨迹自动识别

在水电机组状态监测与诊断系统中,轴心轨迹是诊断机组状态的一个重要特征。文中 运用灰色系统理论的关联度分析方法,利用不变性矩作为特征向量,对水轮发电机组轴心轨 迹的自动识别进行了探讨。详细介绍了方法的原理和实际应用步骤,对3类典型的轴心轨迹 的自动识别进行了仿真试验,结果表明,该法是有效、可行的。     

水电机组振动监测与故障诊断系统研究

介绍了振动在线监测与故障诊断系统，该系统能及时发现机组振动异常并报警，并且能对事故发生时刻的数据信息自动捕捉和存贮。同时基于专家知识，对机组故障进行诊断分析，确定故障类型和原因。     

水轮发电机组三维动态仿真研究

为满足水轮发电机组控制、维护及技术管理综合集成自动化系统人机交互的需求,采 用三维动画多媒体仿真技术将实际物理系统在计算机上重现出来,让操作、维护人员在虚拟 现实空间中形象直观地监视机组状态,分析状态演绎过程,了解设备的结构特征和操作维修 技巧,对提高操作维护水平具有重要意义。文中对水轮发电机组三维动态仿真系统的结构、 原理、软件实现方法进行了介绍,对系统的数据采集和数据库设计等进行了描述。     

基于神经网络暂态稳定评估方法的一种新思路

基于神经网络的暂态稳定评估技术提出了一种新思路。使用半监督学习算法来训练反向传播神经网络 ,得到一个连续分布的暂态稳定指标 ,该指标可用来指明相对稳定度和确定类间边界区。一种数据结构分析方法被用来观察输入空间的可分性及边界区。在此基础上 ,提出一种新的分类方法 ,即将边界区样本分为不确定类 ,以避免误分类。在两个系统中的应用结果表明 ,该方法对暂态稳定评估问题的有效性。     

基于人工神经元网络及模型算法的空间负荷预测

改进了配电网的空间负荷预测方法,将其研究重点 放在对各类负荷的负荷密的预测上,在原始数据不充分的条件下,引入模糊隶属度分析和人工神经元网络中的聚类分析,对负荷进行分类和简化,从而得到环境因素相适应的负荷,预测取得了满意的效果。     

模糊聚类分析在水电机组振动故障诊断中的应用

水轮发电机组的振动与其他旋转机械的振动有很大不同，水力、机械、电气3方面因素各自引起的振动形成的耦联、振动故障与振动特征的非一一对应性及多种振动在某部位的叠加，形成了水轮发电机组振动的复杂性，很难用准确的语言来描述振动的程度及振动是否存在，这就给振动原因的分析带一定困难。采用模糊数学的方法，用隶属度来描述诸如“振动大”、故障“存在”或故障“严重”等此类模糊命题，比用传统的二值逻辑更实际地反映了机组的振动。在此基础上引用模糊理论中隶属度的概念来描述机组振动故障存在的倾向性，采用动态模糊聚类分析示分析机组振动的原因。通过实例检验表明，理论计算与现场检查结果相符，证明该方法具有良好的实际应用前景，为水轮发电机组状态监测及故障诊断提供了一种新途径。     

基于组合式神经网络的转子系统状态预测模型

针对反映转子系统工作状态的特征参数时间序列具有不确定性的、差异较大的分段函数变化规律的特点,提出了一种组合式神经网络转子系统状态预测模型。该模型将故障诊断和状态预测有机地结合起来,利用转子系统当前状态特征参数样本,通过故障诊断系统判断预测时的转子系统工作状态模式;从多种神经网络预测模型组全而成的预测模型库中调用同核工作状态模式相应的神经网络预测模型,对多种特征参数时间序列进行预测;依据预测出的未来革一时刻的多种特征参数,利用故障诊断系统判断转子系统的未来工作状态模式。仿真试验结果表明,该模型可以对转子系统状态进行可靠的预测。文中详细讨论了模型的建立和仿真实验结果。     

基于人工神经网络的梯级水电厂日优化运行

提出了一种利用人工神经网络(ANN)进行梯级水电厂日优化运行研究的方法。既可用于制订 梯级日最优发电计划,又可用于梯级实时发电控制。为了加快神经网络的收敛速度,采用分 解网络技术,将一个复杂的网络分解为多个简单的网络。仿真结果表明,将神经网络应用于 这一领域,取得了较为满意的结果。     

基于Internet的水轮发电机组远程监测和故障诊断系统的研究

为了确保水轮发电机组的安全稳定和经济运行,需要对水轮发电机组进行监测与故障诊断.作者提出在Internet和Windows环境下利用有效的网络资源、PXI、MXI-3和DataSocket技术,采用易于扩展的客户/服务器结构模式来设计水轮发电机组的远程监测和故障诊断系统.文中对该系统的总体方案、软硬件组成及系统的功能作了详细的说明.该系统实现了水轮发电机组信号的数据采集、数据分析和处理,并能通过Internet进行故障诊断,具有良好的应用前景.