汽轮发电机组振动故障诊断数据库管理系统

随着监测一故障诊断系统在汽轮发电机组中的广泛应用，大量的振动信息需要数据库管理系统进行处理、分类和排序，然后提取振动特征值，供故障诊断系统进行分析和诊断，以便及早发现故障根源，将故障消除在萌芽状态。基于FoxPro 2．5 for Windows数据库管理系统的开发工具．开发了汽轮发电机组振动故障诊断数据库系统．实现了动态数据交换(DDE)；快速进行维护和检索；趋势分析；升降速幅频特性图(波特图)；报表打印等等。该未统的实现为汽轮发电机组转子的科学管理和故障诊断系统的应用奠定了基础。     

汽轮发电机组振动监视与故障诊断系统

介绍以汽轮发电机组为对象而研制的振动监视与故障诊断系统。该系统集信号处理、数据分析与故障诊断于一体，既能实时监视机组运行工况，又能分析机组运行数据，并对故障进行精确诊断。它能广泛应用于各类汽轮发电机组的振动监视与故障诊断     

基于发电集团生产信息网的远程振动监测与诊断系统研究

振动是汽轮发电机组运行中最常见的主要故障之一。对振动情况进行在线监测与故障诊断成为普遍的需要,各发电集团搭建的生产信息网为远程监测与故障诊断提供了平台。介绍了一种基于网络的汽轮发电机组远程振动监测与故障诊断系统,围绕数据流程和系统结构图,分析了该系统的基本构成及实施方案。该系统是集现场振动数据采集、网络通讯、状态监测、故障诊断和计算机网络等先进技术于一体的远程监测诊断系统,具有广阔的应用前景。     

大型汽轮发电机组故障诊断技术现状与发展

目前在国内电厂各类大型汽轮发电机组的运行监测方面，尚有许多机组的监视系统是落后和不完善的。针对这种情况，综述了国内外大型汽轮发电机组状态监测和故障诊断技术现状与发展。介绍了故障机理、故障信息处理技术、故障源分离与定位技术和智能诊断技术的研究历史与现状，以及故障诊断系统的研制历史和振动信号分析技术与发展。最后指出，研究故障发生机理并应用到故障诊断系统中去可以及时发现早期的潜在故障，提高大型机组运行的安全性与可靠性。     

基于核Fisher子空间特征提取的汽轮发电机组过程监控与故障诊断

提出了基于核Fisher子空间特征提取的汽轮发电机组过程监控和故障诊断新方法。该方法首先利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间，然后在高维特征空间中利用线性Fisher判别分析法提取数据最优的核Fisher特征矢量和判别矢量来实现过程监控。若系统出现故障，则根据当前的判别矢量与历史故障数据集中所含故障的最优核Fisher判别矢量的相似度进行故障诊断。该方法能有效地捕获过程变量之间的非线性关系，过程监控和故障诊断效果明显好于线性Fisher判别法。汽轮发电机组历史故障特征数据集仿真试验证明了该方法的有效性。     

汽轮发电机组振动故障的典型特征及其监测诊断

从理论上提出了电站设备中的汽轮发电机组发生振动故障的１２种典型特征,介绍了汽轮发电机组振动状态监测及故障诊断装置     

汽轮发电机组振动故障诊断的Petri网模型

Petir网理论是以网络理论、代数理论等为数学基础的,可利用图形语言对故障诊断系统的结构、功能及流程进行系统的分析和描述,是异步并发诊断系统建模与分析的重要工具之一.作者在论述了Petri网矩阵描述方法的基础上,根据汽轮发电机组故障征兆与常见故障类型之间的关系,建立了一种基于Petri网的汽轮发电机组振动故障诊断模型.与传统的汽轮发电机组振动故障诊断方法相比,该模型仅使用简单的矩阵运算,诊断过程简单直观,速度快.实例分析表明,利用该模型可对汽轮发电机组的振动故障作出正确判断.     

基于小波模糊网络的电厂汽轮发电机组故障诊断

针对传统故障诊断方法在汽轮发电机组振动类多重并发故障诊断中的局限性，提出了小波变换与模糊理论相结合的诊断方法。采用二进离散小波变换获取有效的故障特征向量，利用模糊诊断方程进行故障模式分类。通过选择足够的样本对故障诊断方程进行训练，将代表故障的信息输入训练好的诊断方程，由输出结果即可判定故障类型。实际应用表明该方法可以有效诊断汽轮发电机组振动类多重并发故障，诊断结果全面、准确。     

基于离散BAM网络的汽轮发电机组振动故障诊断的应用研究

本文针对常规频谱诊断方法的不足,详细论述了离散的BAM网络及其特性.进而讨论了汽轮发电机组常见典型振动故障的变化特征及其数字化描述方法,建立了基于BAM算法的神经网络的汽轮发电机组振动故障诊断模型,对实际机组故障进行了诊断,效果良好.通过分析,提出BAM网络在故障诊断领域中有广阔的应用前景.     

200 MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统

针对现有的汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统精度低这一问题,分析了造成其精度低的主要原因,提出了新的诊断策略。新策略在模糊综合评判模型的确定和模糊集隶属函数的设置这两个方面,采用与以往的诊断系统具有实质性不同的技术来实现模糊论断系统,即基于模糊评判的变重模型和模糊集扩展隶属函数的实现技术。在此基础上,采用新策略设计和实现了200MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统。系统的诊断结果表明,这一新的故障论断策略对于200MW汽轮发电机组的振动故障诊断是有效的。     

汽轮发电机组振动故障诊断中的改进BP算法

针对大型汽轮发电机组振动故障的特点，提出了一种基于误差逼近度渐进收缩学习算法的反向传播（BP）网络诊断模型，给出了BP网络误差函数和新型的权值调整公式，并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别。实例结果表明，该算法学习收敛较快，误差曲线平稳，不会引起误差曲线振荡。     

基于时频等高图的汽轮发电机组振动故障诊断方法研究

状态监测与故障诊断的主要内容包括故障信号的检测、故障诊断、趋势分析和早期故障预测即预测诊断等。传统的振动故障诊断主要是基于频谱分析的方法，小波变换得出的时频等高图是分析故障信号奇异性的有效工具，为汽轮发电机组的故障检测和诊断提供了新思路。在介绍小波变换理论、Morlet小波和时频等高图的基础上，通过对仿真的汽轮发电机组几种典型振动故障，如不对中、油膜涡动和部件松动等信号进行分析，结果表明时频等高图不仅能够直观检测出信号中的微弱奇异成分，而且还可以有效地对故障进行分类诊断、实现早期故障检测和故障变化趋势分析等。最后，采用时频等高图分析了3种实际机组的振动异常信号。     

汽轮发电机组振动现场故障诊断与分析

从汽轮发电机组轴承垂直振动、轴向振动和横向振动3个方向入手,结合现场机组振动实例,介绍了汽轮发电机组振动现场故障诊断方法,分析了不同方向振动的特点和引起故障振动的原因,并提出了消除机组振动的措施。     

汽轮机发电机组振动故障诊断专家系统的知识范围

在总结１００多台次机组振动故障现场处理经验基础上，归纳了汽轮发电机组振动故障特征，进而提出了构成机组振动故障诊断专家系统知识范围的５个充分必要部分，为建立自动故障诊断系统及逐步由振动类型诊断提高振动原因诊断提供了依据。     

汽轮发电机组低频振动故障分析

大型汽轮发电机组易突发低频振动故障,威胁机组安全运行。通过对近年来我国汽轮机发电机组轴系低频振动案例整理总结,归纳分析了低频振动故障原因、振动特征及变化趋势。根据分析结果,提出低频失稳故障诊断的依据和预防措施,为今后同类故障的诊断及处理提供技术参考。     

汽轮发电机组运行状态实时监测与诊断系统

介绍一个基于Ｂｅｎｔｌｙ振动监测系统二镒开发而成的汽轮发电机组运行状态实时监测与故障诊断系统。它兼有振动数据采集和其它热工参数的采集功能，并通过数据的分析处理实时监测机组的运行状态，在专家系统故障诊断知识库的指导下，对运行异常的原因进行了诊断推理。系统能实现运行状态实时监测显示，报表打印，自动报警，事故数据保存，故障原因，诊断故障处理的对策等功能。     

基于小波分析的汽轮发电机组振动信号消噪和特征提取

小波分析技术由于其良好的时频局部化性质,对突变和非平稳信号的分析具有良好的效果,已经成为信号消噪、特征提取和故障诊断的重要方法之一.针对汽轮发电机组的振动特征,采用基于最优小波包基的方法对汽轮发电机组的振动信号进行消噪处理,有效地剔除了汽轮发电机组表面振动信号的噪声干扰,提高了信号的信噪比;对消噪后的信号进行小波包分解,并将各相关频带进行能量特征提取,从而为汽轮发电机组振动信号的故障诊断提供了有力依据.     

集成KPCA-SVM的汽轮发电机组故障诊断

针对汽轮发电机组系统故障数据呈现出的强非线性、数据高维等特点,将非线性数据处理方法 KPCA和小样本分类器SVM相结合,提出了一种集成KPCA-SVM的故障诊断方法。首先,该方法将利用KPCA对非线性数据的处理能力强的特点,在高维特征空间提取故障特征信息;其次,将故障特征信息输入SVM模型,构建分类模型,克服SVM训练不充分、无针对性的缺点。对汽轮发电机组模拟故障进行仿真实验表明,提出的方法与SVM和PCA-SVM方法相比,能够更好地处理非线性数据,提取有效的分类特征信息,获得更高的故障模式识别准确率。     

汽轮发电机组的粒子群可拓故障诊断算法

为更准确方便地诊断汽轮发电机组的各种故障,引入了可拓故障诊断方法。描述了可拓故障诊断的基本步骤,采用粒子群算法优化确定经典域,提出了一种用于故障诊断的适应度函数形式。实例表明,该方法可避免神经网络需确定网络结构和优化参数过多的缺点,能有效诊断汽轮发电机组的振动故障,具有较高的准确性和实用性。     

大型汽轮发电机组油膜失稳故障研究与分析

汽轮发电机组油膜失稳是现场常见的振动故障,一旦发生将产生严重的后果。通过分析油膜失稳故障案例,总结故障发生的主要原因有外界扰动过大、轴承标高不当、轴承间隙不适、轴承型式不当和润滑油温过低,分析了低频振动频率、振幅变化与运行参数关系及其他相关特征,给出故障处理措施。根据分析结果,提出了油膜失稳故障诊断的依据和预防油膜失稳故障的措施,为汽轮发电机组安全运行提供技术参考与借鉴。