汽轮机振动故障诊断知识信息服务系统

汽轮机组故障诊断推理过程大多在信息不完备的情况下进行，需要解决规则不确定性、推理不确定性及规则参数获取等问题。针对上述问题，依据故障诊断规则的充分性、必要性属性提出了基于双参数的加权推理方法。汽轮机组故障诊断的专家经验知识是故障诊断工作的重要保障，知识信息服务系统的研究是开发故障诊断专家系统的基础。文中设计并实现了结合数据库技术、网络技术的知识信息服务系统，实际工程应用表明,该系统具有广阔的应用前景。     

汽轮机振动故障诊断知识信息服务系统

汽轮机组故障诊断推理过程大多在信息不完备的情况下进行,需要解决规则不确定性、推理不确定性及规则参数获取等问题。针对上述问题,依据故障诊断规则的充分性、必要性属性提出了基于双参数的加权推理方法。汽轮机组故障诊断的专家经验知识是故障诊断工作的重要保障,知识信息服务系统的研究是开发故障诊断专家系统的基础。文中设计并实现了结合数据库技术、网络技术的知识信息服务系统,实际工程应用表明,该系统具有广阔的应用前景。     

基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断研究

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断方法。模糊粗糙集理论把知识直接与真实或抽象世界有关的不同模式联系在一起,能有效分析处理不精确、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。将汽轮机组故障历史数据进行模糊化及离散化处理,构建故障诊断决策表,以决策表作为主要工具,即"知识库",采用模糊粗糙集数据挖掘方法直接从决策表中提取出潜在的诊断规则,为汽轮机组提供有效的故障诊断。提出了基于模糊粗糙集的分类规则学习和约简算法,实现了基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断系统,其诊断正确率达到了88%。实验表明该方法可行,对汽轮机组故障诊断系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值     

汽轮机状态在线监测与故障诊断系统的应用

该文简要分析了现代工业企业大型旋转机械设备自动系统网络化在线监测与故障诊断系统的发展、技术特点和发展趋势。分析了齐鲁石化公司热电厂汽轮发电机组对状态监测与故障诊断系统的需求,并阐述了汽轮机组在线监测与故障诊断网络化系统实现的功能。     

基于J2EE的汽轮机远程监测和故障诊断系统

基于J2EE技术、数据库管理技术和Struts框架的Browser／Setvat模式,设计了基于J2EE的汽轮机远程监测和故障诊断系统。介绍了系统的功能、数据库结构的设计、全矢谱和模糊神经网络诊断技术,以及在汽轮机状态监测和故障诊断中的应用。     

基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法。将汽轮机组历史故障数据首先进行模糊化及离散化处理,接着构造一个多层的前向神经网络,然后通过教师示教的方式训练构造好的神经网络,最后进行基于遗传算法的神经网络优化。以神经网络为知识本体,提出了汽轮机组故障诊断分类规则的挖掘算法,其实现过程有4个步骤:计算效果度量矩阵;提取规则;计算规则权重;基于遗传算法的规则修剪。实现了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘和故障诊断仿真系统,其诊断正确率达到了84%。     

汽轮机设备故障诊断技术的发展与展望

从信号收集、故障机理、诊断方案几个方面介绍了汽轮机设备故障诊断技术的发展状况和诊断技术的内容,并且对各种诊断方法的特点进行了比较,提出了汽轮机回热系统诊断的难点。根据各类诊断技术的特点,指出了汽轮机回热系统故障诊断的发展趋势:回热系统的故障诊断将继续融合热力诊断、性能诊断、逻辑推理等方法及人工智能、数据挖掘等技术,实现全方位的检测技术和对已有知识体系的深度融合技术。     

汽轮机组调门流量特性的影响因素及其规律研究

调门流量特性的线性化直接影响到汽轮机组的动静态调节特性。运行经验指出,调门的工作流量特性与其自身结构及整个回路系统密切相关。以600MW等级超临界机组为研究对象,提出一种基于调门固有特性函数和调节级通用特性函数的汽轮机配汽端仿真计算方法,深入探析了设备特性参数变化对调门流量特性的影响及其规律,并得到现场案例验证,可为汽轮机组调门流量特性在线监测、故障诊断和试验整定等提供技术参考。     

汽轮机调节系统故障诊断专家系统的设计

针对汽轮机调节系统故障诊断专家系统的设计,具体介绍了诊断系统的结构、远程通信方法、故障诊断机理等。实际应用表明,该设计方案是可行的,便于汽轮机调节系统故障的预防和快速处理。     

火电厂汽轮机振动故障诊断专家系统设计与实现

为了及时有效地根据火电厂汽轮机振动信号诊断出故障原因,并为设备提供检修参考意见,讨论了利用汽轮机组的振动频率对故障进行模块划分,使用VisualC 和专家系统工具CLIPS开发了火电厂汽轮机振动诊断故障诊断专家系统。该系统能够根据汽轮机振动现象进行故障诊断,最后的诊断实例验证了其可靠性。     

风力发电机组状态监测和故障诊断系统的设计与实现

为实时监测风力发电机组的运行状态,提高故障诊断系统的智能化程度,设计了一套基于硬件数据采集系统结合Matlab、组态软件WinCC的风力发电机组实时在线监测和故障诊断系统。通过数据采集系统的硬件选择和连接,建立了数据采集器与Matlab、WinCC之间的实时通讯,并在Matlab中应用小波包和神经网络智能算法完成齿轮箱和发电机轴承数据处理,实现了故障诊断结果的实时显示。     

基于C语言集成产生式系统的火电厂实时故障诊断系统

提出基于C语言集成产生式系统(C language integrated production system,CLIPS)的火电厂实时故障诊断系统设计方案。该方案使用专家系统工具CLIPS构建知识库并作为推理机,采用Visual C++编程语言实现数据采集、与数据库的交互及人机界面功能,采用SQL SERVER数据库存储动态过程数据和故障信息等。系统的测试平台采用基于虚拟分散控制系统的仿真系统。运行及测试结果表明,该系统能够快速、准确地对火电厂锅炉和汽机系统相关故障进行实时监测和诊断,对生产具有指导意义。     

风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统的设计与实现

风力发电机组状态监测和故障诊断技术,可以有效降低机组的运行维护成本,保证机组的安全稳定运行。阐述了风力发电机组的基本构成。在介绍风电机组常见故障的基础上,分析了机组中的主要部件齿轮箱和发电机的故障。针对齿轮箱和发电机的故障提出了一种智能诊断的新方法,并以此设计开发了风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统,详细介绍了该系统的原理、结构及功能。     

风电机组故障智能诊断技术及系统研究

风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。基于风电机组的基本结构,介绍了机组的故障类型和机理,论述了实际应用中机组的状态监测和故障诊断技术;基于BP神经网络的原理和优点,深入讨论了如何应用人工神经网络构建风电机组智能诊断系统,并给出了可行的系统设计方案和软件实现流程图。     

电厂旋转机械设备振动问题处理案例分析

介绍过去几年对某汽轮机、发电机、凝结水泵驱动电机和脱硫增压风机振动问题处理过程的案例分析,说明振动故障诊断和治理技术的实际应用及效果。这些故障涉及轴承失效、发电机动态匝间短路、结构共振和不稳定质量不平衡。每个案例分析中均给出诊断结论的评述以供参考。     

电站远程状态监测与故障诊断技术应用

火电机组的振动情况关系到机组安全运行。现役机组普遍配备了振动在线监测保护与故障诊断系统,并利用专门的网络设备构建了远程状态监测与故障诊断系统。分析了某电厂突发振动故障后,利用远程监测诊断系统搜集数据并分析诊断出故障原因,迅速给出检修处理意见并成功处理的案例。     

新能源形势下的“智慧汽轮机”及其研究进展

将信息技术的最新成果应用于汽轮机设计、制造和运维等各环节有助于满足新的能源形势下对汽轮机高效、灵活发电的需求。论文提出"智慧汽轮机"的概念,说明其架构、特点以及全寿命周期解决方案,介绍以机器学习和深度学习为代表的人工智能算法在"智慧汽轮机"通流设计、控制策略、故障预测、知识迁移等方面的应用,总结"智慧汽轮机"发展亟待解决的6个关键问题,为发展"智慧汽轮机"提供了思路和具体的示例。     

基于LabVIEW的汽轮机振动监测与故障诊断数据库系统

汽轮机振动监测与故障诊断系统不可避免地要涉及到振动数据的存储与管理问题,利用LabVIEW作为开发平台,利用Access 2003为系统数据库开发工具开发出了汽轮机振动监测与故障诊断的数据库系统,其主要功能包括:数据的导入、数据库管理、事故追忆。此系统既能够发充分发挥虚拟仪器技术的优势,又能利用数据库强大的功能,大大地提高了汽轮机振动监测与故障诊断的水平,且易于与国际接轨。