燃煤电站高压加热器系统故障仿真与诊断

高压加热器(高加)是汽轮机回热系统重要的组成部件,由于长时间工作在高温高压环境下,容易发生管束泄漏等故障,严重时会影响机组的安全运行。本文针对卧式高加系统,采用分段数值热力计算方法建立管束泄漏故障仿真模型,得到与故障相关的数据集,运用改进的BP神经网络完成故障诊断模型的构建。采用某600 MW机组3号高加管束泄漏故障对模型进行验证,并与多种模型对比分析表明,本文改进BP神经网络模型具有较高的准确度和可靠性。     

基于遗传神经网络的汽轮发电机组故障诊断研究

讨论了汽轮机故障诊断中的特征提取、数据处理和遗传神经网络结构。诊断系统的核心即神经网络分类系统可根据征兆区分不同故障。由于事先不知道故障征兆关系 ,所以诊断系统应有学习功能 ,基于遗传神经网络可满足这种要求。基于此提出的新故障诊断方法并应用汽轮发电机组故障诊断中 ,诊断结果与实际相符 ,从而验证了该方法的有效性和实用性     

三相逆变器功率管故障智能诊断研究

以三相逆变器-电动机驱动系统为例,研究基于神经网络的逆变器故障智能诊断方法.在三相逆变器易发的功率管开路故障、短路故障及短路故障后逆变器工作状态理论分析和仿真实验研究基础上,建立三相逆变器故障仿真模型.通过仿真实验获取逆变器故障状态下的电机定子电流信号数据,利用信号分段方法提取故障特征构造神经网络的学习样本,并以此训练神经网络,确定用于三相逆变器故障诊断的神经网络结构和参数.在感应电机矢量控制系统中进行仿真验证,仿真实验结果表明,该方法相对已有逆变器故障诊断方法,具有诊断迅速、可靠性高的优点,可在20ms内在线完成上述各种功率管故障的诊断.     

基于双神经网络的模拟电路故障诊断

对模拟电路故障诊断提出了一种双神经网络的诊断方法,该方法通过将电路故障模式分类的预处理,再用双神经网络分别对不同的故障模式类进行诊断.仿真实验表明,该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点.     

两种基于神经网络的故障诊断方法

复杂设备或系统的故障诊断中常采用神经网络构建故障映射关系，针对实际应用中神经网络存在收敛速度慢、学习记忆不稳定等不足，以一电站锅炉送风机为诊断对象研究了基于带有偏差单元的递归神经网络故障诊断方法。对状态检测系统采集的信号进行逻辑处理，分离出8个故障特征参数。以8种常见故障模式作为BP网络和递归神经网络的训练样本，对训练过程和仿真结果作了对比分析，结果表明该诊断方法在收敛速度、精度和稳定性能等方面均有良好改善，满足了系统在线故障诊断的需求。     

VB调用Matlab在高压加热器故障诊断中的应用

将VB调用Matlab方法应用到高压加热器故障诊断中,介绍了利用ActiveX技术实现VB调用Matlab的编程步骤,以VB编写诊断系统主界面,利用Matlab神经网络工具箱完成对高加的故障诊断,两者相互取长补短,从而缩短了程序开发周期、减少了程序员的工作量。系统具有良好人机交互界面,实例验证表明其诊断结果可靠,且能够满足对高加进行实时故障诊断的要求,可对现场运行起到一定指导作用。     

基于长短期记忆神经网络的光伏阵列故障诊断

目前的故障诊断方法无法精确识别与定位光伏发电系统中光伏阵列的故障,导致光伏发电运维成本增加。为此,本文提出一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的光伏阵列故障诊断模型。在MATLAB/Simulink软件环境下,搭建光伏发电系统仿真模型,采用扰动观测的最大功率点跟踪（MPPT）算法和电网电压闭环控制策略,分析光伏组件断路和遮挡等故障的机理,并对光伏阵列故障状态进行仿真,研究不同故障状态对光伏系统输出特性的影响,进而获取故障特征参数。建立LSTM神经网络故障诊断模型,采集光伏阵列在不同故障条件下的特征参数作为训练样本,对模型进行训练,并与BP神经网络模型进行比较,发现LSTM神经网络模型的测试正确率高于BP神经网络。采用光伏实验平台模拟不同光伏阵列故障,将故障特征参数输入LSTM神经网络故障诊断模型进行诊断,结果表明,LSTM神经网络故障诊断模型能够精确识别和定位光伏阵列故障。     

CNP神经网络在非线性电路故障诊断中的应用

本文通过对耦传播神经网络电路故障诊断方法的研究和分析。通过CPN神经网络建立起信息融合中心,并通过算法对多传感器采集的数据进行信息融合,从而减少了电路故障诊断的不确定性。本文通过改进CPN网络算法的初始权重的设置方法,克服了输入向量限制的局限性;通过优化CNP算法提高了算法的运行效果;实验结果表明,CPN神经网络的多传感器信息融合电路故障诊断的方法,可使实际故障元件的隶属度值大为增加,待诊断对象的可分析性也得到增强。该方法可准确定位故障元件,具有适应范围广、诊断率高、响应速度快等优点。     

汽轮机通流部分在线故障诊断系统开发

介绍了一个汽轮机在线诊断系统，系统以VC 6.0作为前台开发工具，结合MS SQL Server作为后台数据库服务器，以隶属度函数具有自适应学习能力的模糊神经网络作为故障诊断模型，通过隶属度函数的在线自适应学习，在一定程度上能够反映汽轮机组热力参数的波动性，可以避免由于隶属度函数选取不当引起的误诊断和漏诊断的缺陷。该诊断方法不仅可以诊断出故障的类型，还可以诊断出故障的严重程度。经过电厂实际运行的检验，该系统运行稳定、结果正确，对提高电厂的安全运行起到了重要作用。     

基于CSBP的滚动轴承故障智能诊断方法

针对滚动轴承故障诊断问题,结合重采样方法和CSBP神经网络进行滚动轴承的故障诊断研究。首先利用输入轴转速对轴承的振动加速度信号进行重采样,选择振动加速度信号的均方根值、峭度与样本熵作为CSBP神经网络训练输入参量,应用标签数据进行训练得到优化训练模型。然后对正常状态、轴承内圈故障滚动体故障实验数据进行了计算,并对结果进行了集中趋势分析和转速影响分析。结果表明,检测数据分析结果显示利用该方法判断轴承故障类型和故障程度可达到94%,可提高滚动轴承故障诊断中在不同转速条件下的适用性和智能性;同时利用集中趋势分析可实现对模型诊断结果进行评价,进而提高模型的可靠性。研究可以为高速列车及其他设备使用的滚动轴承诊断提供分析方法和技术参考。     

高压加热器泄漏的静态仿真计算及其故障特征分析

通过对高压加热器的静态仿真计算，分析了高压加热器泄漏对其运行参数，如给水出口温度、抽汽管道压损、疏水温度的影响。根据分析结果，提取了高压加热器泄漏故障的特征量，为建立高压加热器故障知识库并对其进行泄漏故障的早期诊断奠定了基础。     

采用模糊聚类分析和BP网络相结合的高压加热器故障诊断

针对高压加热器系统各点参数耦合性强的特点,提出采用两次故障模式识别方法进行高压加热器系统的故障诊断,从而避开了建立整个系统故障特征知识库的问题。对模糊聚类分析理论及其在高压加热器第一层故障模式识别中的应用进行了分析;在分析高压加热器常见故障的基础上,介绍了利用BP网络进行第二层故障模式识别的方法。     

小旁路系统高压加热器的设计

更多的电站制造企业已不满足于国内市场的发展,纷纷走向国外市场。近年来,印度在建的火电项目比较多,所以,对小旁路系统高压加热器的需求量也随之增加。为此,分析了国外公司所需的给水回热系统,并对小旁路与大旁路系统进行了对比,主要介绍了印度某电厂小旁路高压加热器的设计,包括热力计算、振动校核计算及强度校核计算。通过对小旁路高压加热器的研制,使其能满足国外用户的需求。     

超临界机组无除氧器回热系统的可行性探讨

超临界机组的锅炉给水已经普遍采用加氧处理技术,除氧器仅起到给水加热器的作用。利用表面式加热器代替除氧器,可以简化回热系统,提高机组经济性。无除氧器回热系统不仅能够节省设备和材料费用,优化主厂房布置,降低工程造价,还方便机组维护,可提高机组运行的安全可靠性。     

200MW 机组高压加热器给水大旁路经济性分析

目前国产高参数大容量机组的高压加热器均采用给水大旁路系统。从节能角度出发,以国产200MW 机组为例,采用等效焓降法,对高压加热器给水系统采用大旁路或小旁路进行了热经济性对比分析。若用小旁路系统,计算表明,一台200MW 机组按目前运行工况可节约标煤2112t。     

基于小波包能量熵和DBN的MMC-HVDC输电线路单极接地故障定位方法

可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要。针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故障定位方法。通过对不同条件下故障波形中所包含的故障信息进行分析,运用小波包能量熵提取双端故障电压波形中深层故障特征并构造新的特征矩阵。基于新的特征矩阵搭建DBN模型并通过粒子群寻优(particle swarm optimization,PSO)算法对其模型参数进行寻优,最终利用DBN回归机制实现精确的故障定位。利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC搭建了±250 kV双端MMC-HVDC系统模型并在线路上进行不同位置、不同过渡电阻的单极接地故障模拟仿真。为了对比测试模型的定位精度性能,与基于支持向量机(support vector machine,SVM)的故障定位方法相比较。实验结果表明,该方法在20 kHz的低采样频率下可以精准可靠地定位过渡电阻高达4000Ω以内的直流线路单极接地故障。     

高压加热器管束振动机理简析

高压加热器是电站机组中重要的辅机设备之一.为了确保高压加热器在高参数下的安全可靠地运行,对高压加热器的关键部件管束进行流体振动分析是十分必要的.在管壳式换热器内,因流体的流动而诱发管束振动的四个机理是:漩涡脱落,紊流抖振,流体弹性不稳定性和声共振.现从分析高压加热器内部结构着手,根据高压加热器的工作原理和实际工况,分别...     

锅炉给水泵常见故障分析与预防措施

锅炉给水泵的给水温度较高,检修过程中,动、静部件间隙的配合和径向、轴向位置的调整是决定其检修质量的重要因素。针对大中型火力发电厂双筒多级给水泵的常见故障,并根据其特点,从检修、运行方面对机械密封故障、轴承故障、动、静部件碰磨故障等的预防措施进行了分析,通过技术探讨,为相关技术人员提供参考。     

一种扩展Petri网在火电机组故障诊断中的应用

针对火电机组存在的设备故障,提出一种加权模糊Petri网的火电机组故障诊断模型,同时应用一种反向推理算法,对加热器的水位调节系统故障诊断进行建模、仿真.实践证明,该方法能够直观图形化地分析加热器的水位调节系统故障原因和故障置信度,可为火电机组安全运行提供有效保障.     

基于电压和电流突变量的高压直流输电线路保护原理

在对高压直流输电线路区内、外故障和雷击等暂态过程研究的基础上,提出了一种基于电压、电流突变量变化特征的高压直流输电线路主保护原理。该原理对两极线路同侧保护安装处测得的电压突变量幅值的比值设定阈值,选出故障极;利用故障线路两端电流突变量的极性在线路保护区内故障时相异、在区外故障时相同,区分线路上保护区内和区外故障。PSCAD/EMTDC软件对实际高压直流输电系统的仿真结果表明,该保护原理在双极两端中性点接地方式下能够快速判别故障极和区分线路上保护区内、外故障,可靠排除雷击干扰,在故障性雷击和高阻抗接地时准确动作,并适用于一极降压和一极全压运行、功率反送、一极停电检修及单极金属回线运行方式等。采样频率在10～100kHz范围内时可满足保护判据计算要求。