基于模糊层次综合评定的汽轮机故障诊断系统品质评定方法

基于模糊综合评定理论，结合层次分析法提出了汽轮机故障诊断系统品质评定的理论方法。以某汽轮机故障诊断系统的品质评定为例，进行了实际应用分析。     

MATLAB在汽轮机振动故障诊断中的应用

为了提高汽轮机故障诊断系统的诊断精度和自适应性，尝试了将人工神经网络引入汽轮机故障诊断的研究，通过对振动信号的分析，建立了汽轮机振动故障特征表及人工神经网络目标输出。利用MATLAB仿真软件的人工神经网络工具箱，设计构造了汽轮机振动故障诊断的人工神经网络，并对故障诊断人工神经网络进行了仿真训练和故障诊断。图5表2参7     

电站凝汽器运行状态监测智能决策系统研究

凝汽器系统是电站凝汽式汽轮机的重要辅助设备,其运行状态的优劣对汽轮机组的安全性与经济性都有很大影响。针对某火力发电厂凝汽器系统,设计了将故障诊断和性能优化融合在一起的状态监测智能决策系统软件。该软件具有两大特色：一是性能优化与故障诊断的结合;二是故障诊断采用模糊神经网络与专家推理串行连接的模式。主要介绍了系统的组成、接口及其特点。该软件已在运行中得到了成功应用。     

多孔射油器的全三维数值理论设计

对某多孔射油器进行了全三维数值理论计算分析,为汽轮机润滑油系统的设计和故障诊断提供了理论依据。     

基于数据库面向产品的综合式CAPP系统

通过对杭州汽轮机股份有限公司叶片产品整个工艺过程的分析,提出基于数据库面向产品的综合式CAPP系统的设计思想,并具体介绍"杭州汽轮机叶片工艺计算机辅助规程设计系统"(以下简称HTC-YPCAPP)的结构、功能、特点以及具体应用的情况.     

汽轮机调节系统故障诊断系统

汽轮机调节系统的故障诊断装置可能记录汽轮机调节系统关键参数的变化趋势,实现了汽轮机静特性在线计算、滑阀卡涩状态检测以及调节系统振荡故障诊断的功能,可以大大提高调节系统的运行安全性,对系统预测维修起着积极的作用。     

汽轮机故障诊断系统品质评定方法的研究

基于层次分析理论，建立了汽轮机故障诊断系统品质评定方法的理论模型，结合对１台汽轮机故障诊断系统品质评定的样例，验证了模型的合理性及简洁性。     

基于主成分分析法与贝叶斯网络的汽轮机故障诊断方法

在利用贝叶斯网络进行汽轮机故障诊断时,汽轮机故障诊断模型的建立直接影响着诊断过程的复杂程度,因此建立贝叶斯网络模型是首先要解决的问题,反映故障状态的特征参数提取是建立模型的重要环节.通过对主成分分析方法提取故障特征的讨论,提出了基于主成分分析方法和贝叶斯网络的汽轮机故障诊断模型建立方法,并与传统的频率特征建模方法进行了比较.结果表明,应用主成分分析法和贝叶斯网络建立的汽轮机故障诊断模型简洁,易于椎理,提高了汽轮机故障诊断的效率.     

工业汽轮机热力性能预测

汽轮机的性能预测是故障诊断的重要手段,同时也可为汽轮机预期维修提供依据。通过比较通常用于经济领域的两种预测方法——灰色系统预测和马尔可夫预测,分析两种方法在预测中的各自特点,将两种方法相结合,应用到对汽轮机的性能预测中。经过实例验证表明,采用基于灰色系统的马尔可夫预测方法能够较准确地预测汽轮机运行性能,具有一定的应用价值。     

基于支持向量机的汽轮机振动故障诊断系统

以MATLAB为开发平台构建了一套汽轮机振动故障诊断系统.该系统以支持向量机算法为核心,并通过建立支持向量机多分类模型对汽轮机常见故障进行了精确的诊断.     

小波灰度图在汽轮机组远程诊断专家系统中的应用研究

利用转子试验台故障试验数据,研究了小波灰度图在汽轮机组典型振动故障识别中的应用,并进一步研究了表征小波灰度图的定量指标———灰度矩对故障的区分度,确定了典型故障的标准灰度图及相应灰度矩取值区间。在此基础上开发的小波诊断模块,已应用在某省级网络化汽轮机组远程监测及故障诊断系统中,该模块作为常规频谱分析模块的辅助诊断工具,对提高远程汽轮机故障诊断的准确度和诊断效率起到了积极的作用。     

汽轮机通流部分故障诊断基准值的研究

当汽轮机相对内效率降低时,有时很难判断出是由汽轮机本体通流部分故障直接引起的,还是由于回热系统出现经济件下降故障间接引起的,这就给汽轮机通流部分故障诊断基准值的确定带来了难度.为此,综合考虑汽轮机通流部分与回热系统的特点后,采用级组的相对内效率来评价汽轮机各段通流部分的运行状态,并根据各个级组相对内效率影响因素的不同,给出了不同级组相对内效率基准值的确定方法.运行中,将级组相对内效率的实测值与基准值进行对比,有利于快速确定引起汽轮机整机相对内效率降低的原因和部位,为汽轮机通流部分的故障诊断奠定了基础.     

基于EEMD-LSTM的汽轮机转子碰磨故障诊断模型及其工程应用

汽轮机转子与静子间的碰磨严重影响着机组的安全运行。为了解决汽轮机转子发生在早期和中期的碰磨故障难以通过基于振动信号检测诊断方法进行有效识别的问题,本文提出一种基于EEMD-LSTM的汽轮机转子碰磨故障诊断方法。首先,该方法通过声发射技术监测汽轮机转子的碰磨故障信号;然后,利用EEMD信号分解方法处理获取的声发射信号,并提取能量特征参数和相关的时域特征参数,从而获得碰磨故障特征数据集;最后,利用划分的数据集对LSTM神经网络进行训练与测试,从而获得碰磨故障诊断模型。工程应用结果表明,本文提出的方法能够有效识别机组在不同转速时期的早期碰磨故障,且故障诊断的准确率较高。     

小汽轮机振动故障检测与诊断

某火电厂小汽轮机运行过程中,轴向振动偏大,出现了振动波动的故障.通过对该小汽轮机的振动检测,获取振动趋势图、振动频谱图的振幅和相位等故障特征数据,结合数据分析与振动信号的特征,对故障进行诊断,并取得显著效果.     

基于相关分析的汽轮机调节系统参数辨识研究

参数辨识是实现汽轮机的自适应控制和调节系统状态监测与故障诊断的重要手段之一。在简要介绍了相关辨识的基本原理之后,将其应用于汽轮机调节系统的参数辨识。数值仿真结果表明,相关辨识可以实现汽轮机调节系统的参数辨识,得到比较准确的系统组成环节的时间常数和参数。     

汽轮机组回热系统故障诊断知识的模糊处理及诊断研究

在建立火电机组回热系统常见故障的故障集和征兆集基础上,利用模糊数学知识和相关理论,针对回热系统故障征兆参数的不同变化方向和程度,采用不同的变化等级和阈值,建立了回热系统典型故障样本模式知识库及实时故障模式集。同时利用基于MATLAB环境下的径向基函数网络,建立了回热系统故障诊断模型。并利用电站仿真机模似典型故障进行了神经网络模型的验证。实践表明,这种方法可有效地进行回热加热器故障样本模式的模糊量化处理,极大地改善了神经网络训练的收敛性。有利于回热系统的故障诊断。     

汽轮发电机组分布式在线监测与故障诊断网络系统的开发研究

以兰州西固热电厂的4台汽轮机发电机组为监测诊断对象，研究开发了分布式在线监测与故障诊断网络系统，己应用于生产实际，在汽轮发电机组的运行和维修中发挥了重要作用。该文还介绍了该系统的硬件构成、软件功能、网络技术及其它们的特点，并给出应用实例说明了其实用性和有效性。图5参6     

射油器数学模型的建立及仿真

建立了射油器的数学模型,对600MW机组射油器进行了仿真研究,为汽轮机润滑油系统的仿真及故障诊断建立了基础。