火电厂凝汽器泄漏故障诊断研究

为了解决凝汽器运行过程中,其水侧换热面的污染而导致真空恶化问题,建立了凝汽器水侧管壁清洁系数的监测模型。同时,通过研究凝汽器故障机理,建立了故障诊断知识库,并根据模糊神经网络和改进的BP算法相结合的方法建立了凝汽器故障诊断系统,以及时诊断出故障的位置和原因。实例验证,该故障诊断系统诊断的结果与与现场实际检查结果一致,有效可行。     

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。     

模糊理论在凝汽器故障诊断中的应用

以模糊理论为基础 ,结合凝汽器实际运行状况和现场专家经验 ,分析了故障与征兆之间的模糊关系 ,形成了凝汽器模糊故障诊断规则 ,并采用故障分解的方法 ,建立了凝汽器模糊故障诊断模型 ,最后用一具体故障诊断实例加以分析 ,验证模糊理论及方法在凝汽器模糊故障诊断中的应用     

运用模糊神经网络的凝汽器故障诊断系统

凝汽器系统运行中出现的故障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。为此,运用模糊理论与神经网络故障诊断方法,建立凝汽器故障诊断专家系统,采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性。     

基于主分量灰色关联分析的凝汽器故障诊断

凝汽器的故障往往是由多种原因引起的,不同故障表现出的征兆又具有相似的特征,多种征兆的相关性造成了分析数据的困难.文中采用主分量分析法(PCA)对影响凝汽器故障的多种参数进行综合优化,将多个诊断用特征参数的信息融合到几个主分量上,各主分量之间没有明确的映射关系和明确的作用原理.提出了凝汽器灰色故障诊断系统,运用灰色关联度对诊断样本进行诊断.最后将主分量分析和BP神经网络相结合进行凝汽器的故障诊断,与所提方法进行了比较,仿真实例表明将主分量灰色关联分析法引入凝汽器故障诊断中是可行的,诊断结果可靠.     

RBF神经网络在凝汽器故障诊断中的应用

针对BP神经网络计算过程存在收敛速度慢的缺点,提出了RBF神经网络应用于凝汽器故障诊断的基本方法。介绍了RBF神经网络的结构、凝汽器的故障类型和征兆集的建立方法。对比了RBF神经网络与BP神经网络的诊断结果,证明RBF神经网络的在线诊断速度、诊断精度均优于BP神经网络,对凝汽器的故障诊断准确可靠。     

汽轮机组凝汽器故障诊断方法的分析研究

结合凝汽器的实际运行状况和现场专家经验，介绍了3种凝汽器故障诊断方法：模糊模式识别、神经网络、模糊神经网络。用实例对几种方法进行分析比较，指出了凝汽器故障诊断方法的发展趋势。     

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。     

判决树方法在凝汽器故障诊断中的应用

运用一种属于模式识别范畴的判决树 ID3 (Identification Data)方法对凝汽器的故障进行诊断。通过实例 ,验证了该方法对凝汽器故障诊断的有效性。提出了 ID3 方法与模糊模式识别和神经网络方法相比所具有的优点 ,指出将 ID3 方法和其他人工智能方法相结合是实现凝汽器故障诊断实用化的有效途径。     

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。     

多传感器信息融合技术及其在旋转机械振动故障诊断中的应用

对多传感器信息融合技术作了简要介绍，并结合旋转机械振动故障诊断系统的要求与特点，探讨了信息融合技术用于故障诊断系统的基本层次结构。将信息融合的层次与故障诊断的功能相对应，提出了旋转机械振动故障诊断的信息融合模型，进而对旋转机械振动故障诊断系统中信息融合在不同层次上的实现方法进行了讨论。     

基于多种诊断知识的回热系统故障诊断

多数现有的回热系统的故障诊断只是基于经验知识 ,而少数相关诊断系统也只是基于某种深知识的单一运用。然而 ,对于复杂的回热加热器设备 ,这些现有的回热诊断系统在工程使用中很容易造成误诊和漏诊。为克服现有回热诊断系统的困难和不足 ,就必须借助于多知识的运用和集成。本文建立了回热系统的故障树模型 ,给出了回热加热器和除氧器的定性微分方程 ,并将故障树分析、故障矛盾检测和故障模糊模式识别这三种深知识有机地结合在一起 ,提出了基于多知识集成的回热系统故障诊断推理控制机制 ,从而提高了回热系统诊断推理的效率和故障诊断的准确性。     

基于Multi-Agent的变电站故障诊断系统的研究

为了解决大规模电网的故障诊断的问题，本文根据故障诊断的基本原理，结合Petri网故障诊断理论，提出了基于多Agent故障诊断系统模型。仿真结果证实了本模型的正确性。     

Time and frequency domain analyses based expert system for impulsefault diagnosis in transformers

The presence of insulation failure in the transformer winding is detected using the voltage and current oscillograms recorded during the impulse test. Fault diagnosis in transformers has several parameters such as the severity of fault, the kind of fault and the location of the fault. Detection of major faults involving a large section of the coils have never been a big issue and several visual and computational methods have already been proposed by several researchers. The present paper describes an expert system based on re-confirmative method for the diagnosis of minor insulation failures involving small number of turns in transformers during impulse tests. The proposed expert system imitates the performance of an experienced testing personnel. To identify and locate a fault, an inference engine is developed to perform deductive reasoning based on the rules in the knowledge base and different statistical techniques. The expert system includes both the time-domain and frequency-domain analyses for fault diagnosis. The basic aim of the expert system is to provide a non-expert with the necessary information and interaction in order to make fault diagnosis in a friendly windowed environment. The rules for fault diagnosis have been so designed that these are valid for the range of power transformers used in practice up to a voltage level of 33 kV. The fault diagnosis algorithm has been tested using experimental results obtained for a 3 MVA transformer and simulation results obtained for 5 and 7 MVA transformers     

电网故障诊断专家系统的一种实现

在电力系统发生故障时,能量管理系统（ＥＭＳ）远程监控和数据采集（ＳＣＡＤＡ）系统产生大量未经处理的报警信息,对调度员工作压力过大,易发生误判。为解决这个问题,介绍了基于开关跳闸信息的故障判断专家系统的实现方法,开发了相应的故障专家系统。该方法简单易行、搜索速度快,最后提出了进一步利用保护动作信息进行分层诊断的思想。     

基于C/S模式的测控装备故障诊断系统研制

为了实现通过本地或IP网络对放置在站址的测控装备进行实时故障诊断,开发了一套基于客户端/服务器模式的故障诊断系统.本系统的信号检测模块采用虚拟仪器的PXI体系结构.故障诊断采用基于故障字典和故障树的方法,用户界面设计时采用了LabVIEW图形化软件,后台数据保存则采用Microsoft SQL Server 2005中...     

火电厂汽包水位预警及故障诊断系统应用研究

锅炉汽包满、缺水事故是长期困扰火力发电厂安全的重大恶性事故之一。将SIS中丰富的现场实时数据与智能故障诊断技术相结合,开发出基于SIS平台的汽包水位预警及故障诊断系统。通过在某300 MW机组上进行的初步应用表明,它能够实现实时监测现场数据,故障预警和故障诊断等功能,完全能够满足现场实用化的要求。     

故障诊断技术研究现状及发展趋势

故障诊断一直是工程应用领域的重点和难点,国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。本文介绍了故障诊断系统的一般结构,在总结研究各种诊断方法的基础上全面分析了现代故障诊断技术存在的问题,主要从知识的获取和处理两方面进行了分析,并针对这些问题提出了故障诊断领域将来的研究方向。故障诊断是一项实用性很强的技术,对其进行理论上的分析研究具有重要的现实意义。     

基于双数据源的地区电网故障诊断实用化应用

开发了地区电网的故障诊断系统，该系统利用来自监控与数据采集（SCADA）系统与故障信息系统2个数据源所提供的信息，采用分层诊断及因果逻辑相结合的推理机制，进行电网的故障诊断。将双数据源上传到主站的保护与开关的事故变位信息进行逻辑匹配，并结合分层诊断的思想以及保护、开关、故障设备之间的因果逻辑关系进行推理，最终确定故障设备，并给出诊断报告。该系统已应用于兰州地区电网，现场运行的结果证明其实用性与准确性。     

面向 SCADA 系统的电网故障诊断信息的获取

对在线电网故障诊断系统的信息获取问题进行深入研究,基于目前的 SACDA 信息平台,提出一种故障诊断信息的在线获取方法.该方法采用文中提出的动态事件窗生成技术,先对含有电网故障信息的告警信号进行截获,然后结合故障元件、保护动作和断路器跳闸的关联性,从截获的告警信号中提取电网故障诊断信息.动态事件窗生成技术可有效地克服错误告警信息影响,保证所获取电网故障信息的正确性和完整性.所提方法已经应用于实际电网的故障诊断系统,运行结果表明其是有效且可行的