模糊模式识别在凝汽器故障诊断中的应用

运用模糊数学方法,将阀值原则和最大尿属原则相结合,建立了凝汽器故障诊断模型。实践证明,该模型能有效地判定待识别征兆集是否为病态,而且氘得隶属度差别明显,因而能准确判定故障原因。避免因待识别征兆集病态引起的误判断或因几种故障的隶属度无显著差异,而导致无法明确诊断故障的问题     

1000 MW机组凝汽器低真空故障特征向量的提取及应用

针对某1000 MW机组的低真空问题,确定故障集和征兆集,在判别引起真空急剧下降与缓慢下降的基础上,分类建立各征兆参数状态量化值的计算模型,并通过该机组仿真机的模拟试验得出了机组的凝汽器低真空故障特征向量。据此应用BP神经网络建立该机组的凝汽器故障诊断模型,对机组的低真空故障进行诊断。结果表明根据仿真机试验得出的1000 MW机组凝汽器故障领域特征向量,在实际机组运行中可用于凝汽器故障诊断。     

一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法的研究

该文总结了汽轮机组凝汽器低真空常见故障，建立了凝汽器典型故障集。介绍了基于信息熵的故障征兆提取方法，建立了凝汽器故障征兆集。在利用模糊规则的故障诊断方法基础上，提出了一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法。通过遗传算法对用于故障诊断的模糊规则进行精简，消除了低置信度规则的影响，从而提高了故障诊断效率。最后，将该文提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中，结果表明该方法行之有效，且易于工程实现。     

基于核主元分析的凝汽器系统故障诊断

采用核主元分析方法建立核主元模型,提取凝汽器系统的非线性冗余信息,在输入空间对数据进行重构,此重构的数据与原始样本数据具有残差,采用序贯概率比对残差进行检验能够及时发现凝汽器系统的故障,并通过综合分析可定位故障源.结合某台600MW机组凝汽器系统的故障进行诊断仿真验证结果表明,该方法能够准确识别故障,所建的故障诊断模型具有一定的准确性和实用性.     

凝汽器故障诊断的模糊交互熵算法

针对凝汽器故障诊断中的复杂性和不确定性,对凝汽器故障征兆集与故障论域进行改进。基于信息论中模糊交互测度(fuzzy cross entropy method,FCEM)的概念,提出一种广义的距离测度,计算凝汽器典型故障模糊模式与未知故障模糊模式之间的差异程度。通过对典型故障集的细化和扩充,提高了故障诊断的准确率。最后,将该方法用于600和300 MW火力发电厂汽轮机组凝汽器故障诊断中,结果表明该方法准确率达95%以上,且易于工程实现,证明了该方法的有效性。     

基于核主元分析的凝汽器系统故障诊断

采用核主元分析方法建立核主元模型,提取凝汽器系统的非线性冗余信息,在输入空间对数据进行重构,此重构的数据与原始样本数据具有残差,采用序贯概率比对残差进行检验能够及时发现凝汽器系统的故障,并通过综合分析可定位故障源。结合某台600MW机组凝汽器系统的故障进行诊断仿真验证结果表明,该方法能够准确识别故障,所建的故障诊断模型具有一定的准确性和实用性。     

基于BP神经网络的凝汽器故障诊断研究

通过对现有凝汽器运行中常见的典型故障及征兆集的分析,进一步完善了凝汽器的典型故障知识库,对故障征兆的具体表达方法进行了分析。运用 Matlab 神经网络工具箱和隶属度函数两种方法对凝汽器的运行状态进行故障监测和诊断,通过实例验证表明应用 Matlab 神经网络工具箱方法不仅计算简便,而且诊断结果具有较高的可靠性。     

改进的双向联想记忆网络在凝汽器故障诊断中的应用

在确立凝汽器典型故障知识库的基础上,应用双向联想记忆(BAM)网络对凝汽器进行故障诊断.网络学习算法采用强化系数的多重训练算法.在该算法的作用下,BAM网络将被强化矢量对存储在以此矢量对为中心的Hemming距离为1的邻域里的能量最小点,从而保证矢量对的正确联想.设计了诊断模型,实现了对凝汽器典型故障的诊断,并分析了该模型在实际应用中可能出现的问题.     

基于模糊层次分析法的凝汽器真空降低影响因素分析与权重计算

针对凝汽器真空降低影响因素间的不确定性和模糊性,采用模糊层次分析法(FAHP)对各影响因素两两问隶属度进行判别.结合设备实际运行情况,构造了反映思维判断和客观事实一致性的模糊矩阵,从而可定量计算电厂凝汽器真空降低各影响因素的权重指标,找到最大的真空降低影响因素.以某电厂凝汽器真空降低的实例,验证了该模型识别凝汽器故障的准确性.     

基于模糊物元模型的凝汽器运行状态评价

基于凝汽器运行状态优劣的模糊性和单项指标评价结果的不相容性,在物元分析的基础上,结合模糊集理论和欧氏贴近度概念,建立了凝汽器运行状态评价的模糊物元模型,根据各指标的权重系数,对凝汽器运行状态进行定性和定量评价,并以实例验证了该方法的实用性.研究结果表明,该方法能快速而有效地识别凝汽器运行状态.从而为凝汽器的清洗维修决策提供科学依据.     

新型同步调相机转子匝间短路故障定位研究

转子绕组匝间短路故障是新型同步调相机的一种典型故障，对调相机长期运行和电网稳定都有严重影响，为保障新型同步调相机高可靠稳定运行，文中提出了一种转子绕组匝间短路故障在线诊断与定位的方法。文中从故障导致的气隙磁场磁动势畸变出发，推导出定子同相双支路将产生偶次谐波环流现象，通过对支路环流进行傅里叶分析，提取谐波中的明显特征量。通过对此特征量进行分析，文中得出该特征量的大小仅与故障所在转子上的空间位置有关，而与故障匝数无关的结论，最终通过查表的方式来实现故障诊断与定位。文中基于已规模投入使用的TTS-300-2型新型同步调相机开发了有限元软件的仿真模型，搭建了基于新型调相机的模拟机实验平台。仿真与实验的的结果验证了利用支路环流谐波进行转子匝间短路故障定位的有效性。     

凝汽设备模糊神经网络故障类别诊断模型

火电厂汽轮机凝汽设备故障较多，且故障原因复杂。在对凝汽设备故障类别详细分析的基础上，建立了基于模糊神经网络的凝汽器故障类别诊断模型。该模型结合了模糊逻辑与人工神经网络(ANN)的优点，采用了先进的批处理自适应变尺度优化学习算法(MDFP)，减少了计算工作量，使故障诊断迅速，准确。仿真试验表明，模型故障类别诊断效果良好。     

大型同步调相机转子故障温度场分析

随着特高压交直流输电的发展,同步调相机以其快速动态响应能力重新受到关注,同步调相机的安全运行关乎电网的稳定性。论文以TTS-300-2型双水内冷同步调相机为研究对象,建立了其转子三维模型,计算并分析了转子不同负荷下、同一位置不同水路堵塞程度时的转子三维温度场,转子匝间短路和水路堵塞同时存在时的温度场以及转子水路堵塞时的热应力情况,评估故障产生的影响和同步调相机带病运行能力。结果表明,不同负荷下转子温度场分布相似;转子出现故障会导致温度分布不平衡;单个槽内堵塞匝越多,转子温度场畸变越明显;且随堵塞程度的增加,转子热应力随之增加。     

基于对称分量法的调相机定子故障特征分析

传统同步调相机定子绕组匝间短路故障机理分析方法通常认为电机定子电流接近三相对称,并以此为基础建立同步调相机故障电流的数学表征。但是,一旦发生定子绕组匝间短路故障,同步调相机三相定子电流的对称性将遭到破坏,使得传统故障机理分析方法所建立的数学表征无法准确反映电机内部电气量的变化。该文通过引入对称分量法,建立了故障后同步调相机瞬时有功功率与无功功率的数学模型,提出利用瞬时有功/无功功率中的二次谐波进行定子绕组匝间短路故障诊断。仿真和实验的结果表明：相较于利用定子电流三次谐波与基波幅值之比诊断故障的传统方法,所提方法在轻微故障状态下能提高至少7倍的诊断灵敏度,更易完成早期故障诊断。同时,所提方法中的故障特征量不受同步调相机工况和故障位置的影响,具有强鲁棒性。     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断研究

采用模糊神经网络进行凝汽器的故障诊断。根据某电厂的运行规程及运行经验构造了进行凝汽器故障诊断所需的全部17个隶属函数,利用这些隶属函数可以对各个输入进行模糊化处理,使之成为量化输入。对模糊BP网络进行训练,可以得到模糊BP网络的知识库结构。在此基础上,对一个凝汽器实际故障进行了诊断,得出了令人满意的结果。     

同步调相机极限工况下典型磁场不对称故障安全风险

同步调相机典型磁场不对称故障下,由强励所形成的不平衡力和跳机风险升高。首先,分析转子动偏心和转子绕组匝间短路等典型故障对调相机磁场的影响机理;然后,借助气隙磁导法推导得到转子承受的不平衡磁拉力表达式,分析强励对不平衡电磁力的影响规律;最后,在一台大型同步电机上进行有限元电磁暂态仿真,模拟动偏心和转子绕组匝间短路故障,分别在调相正常励磁和强励工况下提取了转子所受不平衡电磁力,评估机组在强励状态下发生跳机的可能性。结果表明,强励状态下,调相机组由动偏心故障产生的不平衡磁拉力不会引起机组的剧烈振动,而转子匝间短路故障产生了较大的不平衡磁拉力,可能导致机组跳机。     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断及其性能监测

凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备,其凝汽器系统运行中出现故障的原因与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。针对此情况,结合模糊理论与神经网络2种故障诊断方法的优势,提出采用串联型模糊神经网络为凝汽器故障诊断模型,用Matlab 6.5矩阵式运算语言开发故障诊断及其性能监测软件。故障诊断软件包括征兆参数的获得、故障诊断及结果柱状图显示;性能分析软件主要是相关参数的计算及正常与变化工况曲线的比较。给出了某电厂100 MW汽轮发电机组诊断实例。