基于小波网络的时间序列预报及其应用

对关键特征参数的准确预报是实现故障预报的重要环节 。本文提出了基于小波网络的非线性时间序列预报模型，探讨了非线性序列预报在故障预报中的应用。从函数逼近角度给出了这种模型的理论基础，给出了小波网络的学习算法，最后给出在空间推进系统上的应用实例。     

基于神经网络的组合预报模型及其应用

时间序列预报是神经网络的一个应用领域,多数研究集中在神经网络直接预报方面。本文从故障预报角度研究了神经网络组合预报模型,由神经网络给出常规预报方法的最佳组合。首先从函数逼近角度阐述这种模型的理论依据,在此基础上给出了模型的评价指标和神经网络的有效训练算法,最后给出在空间推进系统上的应用实例。     

基于神经网络模型的故障预报技术研究

探讨了故障预报技术的应用及其数值预测方法,给出了神经网络系统模型在预测过程中的算法,把神经网络、预测技术和诊断上结合建立一一个故障预报系统;以空间推进系统气路部分的故障为例,实现了故障的预测。     

棉花滩水电开发公司办公自动化管理系统的设计

介绍了福建省棉花滩水电开发有限公司办公自动化管理系统的各种功能,阐述了如何利用ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ４．０对ＦｏｘＰｒｏ数据库进行操作以及各功能模块的设计思想。     

火力发电厂状态检修实施策略

概要介绍了火电设备状态检修工作的基本思路,并说明了状态检修工作的实施途径、目标和所涉及的主要内容。指出状态监控和基于领域专家的故障分析是状态检修的技术核心。提出建立设备状态数据中心以实现设备状态评判、趋势分析、故障诊断和设备检修建议等功能。     

神经网络组合预报模型及其在汽轮发电机组状态检修中的应用

在组合预报模型研究基础上，提出基于神经网络的非线性组合预报模型，由神经网络给出常规预报方法的最佳组合。首先从函数逼近角度研究了这种模型的理论基础，在此基础上给出了实现策略和神经网络的有效训练算法，将该模型应用于发电机组状态检修的振动参数的趋势分析和故障预报，仿真结果表明该模型有更高的预报精度。     

火力发电厂状态检修方式

介绍了状态检修的基本现念，结合火电企业发电设备状态检修工作的实践，给出了实施状态检修工作的基本措施和工作内容。提出了和状态检修机制相适应的综合技术体系，包括状态监测和故障诊断、检修管理、设备状态参数集成等内容。     

基于神经网络的故障检测方法研究

研究了神经网络在状态监测技术中的应用,通过对神经网络故障诊断技术和系统辨识技术的分析,在非线性系统辨识技术基础上,提出了一种基于神经网络非线性辨识技术的故障检测方法.给出了神经网络的有效训练算法,利用神经网络辨识系统模型,作为残差产生器,实时计算残差并进行逻辑判断,从而监测系统的工作行为是否异常.仿真结果表明这种故障检测方法是有效的,实时性强,鲁棒性好.并且神经网络的训练不需要故障模式数据,适用性好.     

临沂电厂135MW汽轮发电机组异常振动分析处理

临沂电厂5号机组在大修后启动,发电机后轴承座轴向振动大于330μm。介绍了轴向异常振动现象、振动特征和故障分析处理过程。通过对轴向异常振动的现场测试及分析,确定了发电机后轴承座基础二次灌浆局部松动引起的动刚度不足是导致轴向振动异常的主要原因,并采取了相应可行的消除措施,有效地消除了机组的异常轴向振动,确保了机组的安全运行。     

基于神经网络模型的故障预报技术的研究与应用

探讨了故障预报技术的应用及其数值预测方法,给出了神经网络模型在预测过程中的算法,把神经网络,预测技术和诊断专家系统相结合建立了一个故障预报系统,以空间推进系统气略路部分的故障为例,实现了故障的预报。