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本文提出了用于回转机械振动故障诊断的物理模型和数学模型。该数学模型可用于大型汽轮发电机组振动故障的诊断。 相似文献
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在现场用动平衡的办法来处理机组大振幅振动时,有时用常规的办法来确定平衡重量和位置,可能不能取得十分满意的结果。究其原因,主要有两个方面的因素影响着平衡的效果:不平衡激振力的本质,以及机组本身或其支撑系统存在的缺陷改变了机组的振动特性。对不平衡激振力的本质进行了分析,同时也介绍了该诊断机组及其支撑系统缺陷方法,可以为工程技术人员进行汽轮发电机组现场动平衡时借鉴。 相似文献
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人工神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了神经网络诊断方法与传统的诊断方法如Bayes统计诊断方法,模糊诊断方法及专家系统诊断方法等的差别,及神经网络在设备故障诊断中应用的优越性。然后通过对一实际汽轮发电机组的故障事例反复学习,最后建立起网络模型。通过实际验证该诊断模型具有很大的应用前景。 相似文献
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汽轮发电机组振动故障诊断技术的发展现状 总被引:11,自引:0,他引:11
介绍了当今汽轮发电机组振动故障诊断技术在诊断理论,方法,实际系统的研制,开发与应用诸方面的国内外概况,然后对国内在这项技术发展中的一些具体问题进行了讨论,并提相应的建议,参13。 相似文献
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基于改进BP算法的汽轮发电机组的故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统BP算法即梯度下降法,收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺点,提出了基于附加动量法和自适应学习速率的改进方法。将改进后的BP神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断中,获得了很好的效果,证明了改进方法的有效性。 相似文献
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介绍汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统,分析了该系统的基本组成、主要功能以及实现方法。该系统集成了传感器技术、信号处理技术、故障诊断技术和网络技术等先进技术,已在十多家电厂运行多年,并不断获得改进,现成为比较完善的系统,是今后我们进一步发展状态检修的基础。 相似文献
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根据故障诊断的特点,提出了规范化的案例组织和表示方法。将案例征兆分为确定性必要征兆和其它征兆,提出了基于确定性和模糊加权相结合的案例检索策略,并对相似度的计算进行了修正,提高了案例推理的可靠性。 相似文献
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针对诊断转子裂纹故障时出现的许多不确定性的信息,信息的重要度不同以及冗余等问题,提出了一种基于粗糙集的裂纹故障诊断方法.利用粗糙集相对约简的不唯一性和不确定知识的表达能力,将诊断转子裂纹的相关特征参数进行模糊化及离散化处理,构建故障决策表.对故障征兆参数进行约简,去除冗余信息,求出集合的正域.根据依赖度和重要度关系,求出集合的核,作为诊断转子裂纹故障的规则,简化了诊断过程.实例表明,该方法能较大的提高转子裂纹故障诊断的效率和可靠性. 相似文献
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基于HHT的转子横向裂纹故障诊断 总被引:4,自引:1,他引:4
希尔伯特黄变换(Hilbert—Huang Transformation,HHT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(Emprical Mode Decomposition,EMD)。然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。把HHT时频分析方法引入了转子裂纹故障诊断领域。详细地介绍了HHT方法的理论和算法。通过对模拟横向深裂纹故障转子的实验研究表明。基于HHT的时频分析方法能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象在时频谱图中明确地表征出来。为裂纹故障的预报和诊断提供了较好的手段,说明用HHT方法对旋转机械的转子横向裂纹进行故障分析是有效的。图3参6 相似文献
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基于分类树归纳的模糊轴系诊断规则抽取 总被引:1,自引:1,他引:0
轴系故障一直是困扰电力生产的主要问题,基于专家系统的轴系故障诊断方法存在知识获取困难、诊断精度不高的问题。本文提出了基于归纳学习的分类树构造方法,实现从运行数据中提取诊断规则,分析了基于分类归纳的诊断规则抽取方法对噪声的容忍能力,在不同噪声类型和噪声规模下,分析发现属性约简和剪枝技术都能有效提高诊断规则的泛化性能。本文进一步提出了将数值型规则转化为模糊规则,提高诊断规则的可理解性和推广能力,为实现故障诊断系统的自学习提供了可行的途径。 相似文献
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机组的振动水平是表征电厂稳定安全最重要的标志之一.本文利用支持向量机的智能方法对机组的轴系故障进行诊断,在小样本集上取得了100%的分类精度.在此基础上,还引入部分噪声数据,统计其分类性能,展示了支持向量机的容错能力.最后分析了支持向量机方法在轴系振动故障振动的优势和缺陷,引入模糊输出支持向量机进行了改进,给设备维修提供了更多的参考信息. 相似文献