水电机组国际招标采购和国内外厂商合作生产方式的探讨

我国水电机组国际招标采购除为了获得技术先进、制造质量好、运行可靠的设备外，还兼顾着引进技术，提高国内制造能力和水平的目的。为此，国内制造厂必须参与与供货合作生产。国内外制造厂对设备生产任务份额的竖向、横向、斜向分割模式各有利弊。通过鲁布革等工程的实践，可以了解在不同资金来源的情况下，如何促进国内外厂商联合。     

基于Lyapunov指数的观测数据短期预测

本文介绍大坝观测数据的Lyapunov指数预报分析方法，应用混沌方法对大坝时间观测序列数据进行处理，并将这种混沌特性应用于大坝变形预测，根据大坝变形的时间观测数据及计算所得的Lyapunov指数规律，就可计算得到较好的预测结果；并对混沌时间序列相空间重构中的延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法进行了讨论；结合实例对Lyapunov指数预测方法进行计算验证。     

小波和混沌神经网络在大坝变形预测中的应用

大坝是复杂的变形系统,其变形表现为动态非线性,也存在混沌现象。为充分利用大坝变形监测位移时间序列,实现位移单变量情况下的准确预测,提出了一种小波和混沌神经网络预测新方法,首先对大坝位移变形监测数据进行小波分解,其次对分解后的平滑信号进行傅里叶函数拟合预测,再对细节信号进行软阈值去噪和混沌神经网络预测,最后将预测信号进行小波重构。通过工程实例对比分析了小波和混沌神经网络预测新方法、神经网络模型、多元回归模型在大坝位移变形预测中的精度。结果表明,小波和混沌神经网络预测方法的预测精度最高,可以应用于大坝变形预测。     

提高大型水电机组的运行稳定性

对提高大型混流式水轮发电机组运行稳定性的某些问题提出看法 ,包括 :作好振动的预测和预防工作 ,减少或避免在新机组上出现已有先例的振动现象 ;研究和评估中负荷区涡带压力脉动对机组稳定运行的实质性影响 ,寻求减小或取消由它引起的运行禁区的可能性 ;提出加强技术基础科学方面的研究 ,为彻底解决水电机组运行稳定性问题提供依据 ;此外也对相关的影响因素提出了看法     

水电机组轴系的形状记忆合金振动控制研究

水轮发电机组在不同运行工况下,将表现出不同的振动状态或故障现象.针对水轮机轴系的这种振动时变性,提出利用形状记忆合金(SMA)开展对该系统的新型主动振动控制研究.在SMA材料试验研究的基础上,进一步进行了系统理论分析和数值实验研究,建立了具有SMA控制器的水轮发电机组轴系的非线性振动模型和控制方法.分别考虑单一和耦合激...     

水电机组振动信号小波去噪参数优选方法研究

水轮机组振动信号在采集、传输和处理过程中不可避免地会引入噪声,要进一步处理信号必须进行去噪处理.小波去噪过程中小波和分解层数对去噪效果有很大影响,通常都按经验选取.本文提出一种针对具体水轮机组振动信号去噪时选择最优小波基和分解层数的方法.最终确定采用Db4小波分解5层对某机组上机架振动信号进行去噪,取得了良好的效果,分析得到最终去除的噪声为白噪声.     

水电机组设备招标述评及思考

水电机组设备招标工作已步入了规范化、法制化的轨道。从招标活动应遵循的原则、招标的方式、评标工作的步骤等方面 ,对湖北省 2 0 0 2年的 3座水电站机组设备招标进行了述评。提出了对有关招标文件编号、投标文件审查、选取较优秀的水轮机转轮、知识产权、设备交货进度、推荐中标单位方法等问题的思考。     

小型水电机组取消永磁机带来的问题及对策

本文针对小型水电机组用机端变压器代替永磁机所带来的问题:调速器在发电机没加励磁前和跳闸灭磁后,不能对机组进行自动调速;机组并网加励磁前和跳闸灭磁后,转速信号装置不能工作,不能进行自动加励磁和自动加闸制动等。对机组自动控制回路等七个方面作了改进。五一渠第五级水电站和姚庄水电站是采用机端变压器作永磁机电源的实例,采取改进措施后机组运行正常。     

基于非线性振动的水轮发电机组振动噪声分析

以混流式水轮发电机组为研究对象,针对轴系存在横振和扭振的情形,应用有限元法建立水轮发电机组主轴系统的非线性动力学方程,利用多尺度法分析水轮发电机组主轴系统的非线性振动特性并计算主轴系统振动速度的1阶近似解,采用声学理论构建由混流式水轮发电机组轴系和周围空气所组成的声学系统的离散化方程,揭示机组振动噪声与其非线性振动间的内在关系,为混流式水轮发电机组振动噪声的控制提供一定的理论依据。     

水电机组故障诊断中的数据融合算法

应用数据融合的理论和方法，在整个水电机组故障诊断过程中，在数据处理的信号层、特征层及决策层上分别提出不同的数据融合算法，解决了传统水电机组故障诊断中存在的大量采集数据如何有效处理的问题。所提出的算法针对水电机组故障诊断的特殊性，有较强的适应性，提高了实际诊断的准确性和可靠性。     

LS-SVM和RBF神经网络模型在降雨预测中的应用

采用相空间重构理论计算实测月降雨的延迟时间、嵌入维数、C-P饱和关联维数和Laypunov指数,证明乌尔逊河流域月降雨时间序列存在混沌现象.使用LS-SVM预测模型和RBF神经网络预测模型,两种模型对乌尔逊河流域月降雨时间序列进行对比分析.在预测精度上,LS-SVM测模型的预测精度不太理想,而RBF神经网络预测模型在降雨量很少的月份精度也很低.若想在干旱区半干旱区的降雨预测中应用,需要进一步研究.     

LS—SVM和RBF神经网络模型在降雨预测中的应用

采用相空间重构理论计算实测月降雨的延迟时间、嵌入维数、G—P饱和关联维数和Laypunov指数,证明乌尔逊河流域月降雨时间序列存在混沌现象。使用LS—SVM预测模型和RBF神经网络预测模型,两种模型对乌尔逊河流域月降雨时间序列进行对比分析。在预测精度上,LS—SVM测模型的预测精度不太理想,而RBF神经网络预测模型在降雨量很少的月份精度也很低。若想在干旱区半干旱区的降雨预测中应用,需要进一步研究。     

克鲁伦河月径流混沌时间序列的LS-SVM和RBF预测

采用相空间重构理论计算实测月径流的延迟时间、嵌入维数、G-P饱和关联维数和Laypunov指数,证明克鲁伦河月径流时间序列存在混沌现象。混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测模型涉及参数较少,计算过程简便,训练速度快。RBF神经网络预测模型具有较快的训练速度和较强的非线性映射能力。同时,二者在建模中都引用了径向基函数,从而更加简化了非线性问题的求解。实例表明:将这两种模型应用在月径流时间序列预测上,其运算速度都很快,但在预测精度上,最小二乘支持向量机预测模型要优于径向基神经网络预测模型。     

水电站主厂房安装场布置与使用中的两个问题

本文介绍了水电站主厂房安装场平面尺寸的确定;分析和总结了葛洲坝等电站大型机组安装、检修的主要经验和特点;提出了多机组、大容量水电站设置两个安装场并充分利用安装场地,实现2台机组同时、平行、连续作业的可能性、必要性和应具备的必要条件,以及由于机组安装、检修工期缩短所产生的经济效益与社会效益。