模糊模式识别在凝汽器故障诊断中的应用

运用模糊数学方法,将阀值原则和最大尿属原则相结合,建立了凝汽器故障诊断模型。实践证明,该模型能有效地判定待识别征兆集是否为病态,而且氘得隶属度差别明显,因而能准确判定故障原因。避免因待识别征兆集病态引起的误判断或因几种故障的隶属度无显著差异,而导致无法明确诊断故障的问题     

对分式凝汽器故障诊断的模糊模式识别及神经网络方法

凝汽器工作状况好坏直接影响凝汽式汽轮机发电机组运行的安全经济性。为此,针对某300MW机组对分式凝汽器的结构特点、实际凝汽系统构成及现场的DAS测点布置,首次运用基于模型的故障仿真方法,较完善的总结了对分式凝汽器的典型故障知识库,并对故障征兆的具体表达方法进行了探讨。在此基础上运用模糊模式识别和人工神经网络2种方法实现对分式凝汽器故障诊断。故障模糊模式识别采用了一种改进的故障隶属函数形式,有效克服了现有隶属数易对正常工况产生误诊断的不足,有效克服了现有隶属数易对正常工况产生诊断的不足。神经网络训练过程中,提出了基于恒误差修正率控制的网络学习率自适应调整方法,大大加快了网络收敛速度,便于实现故障的在线实时诊断,通过诊断实例比较了各方法改进前后及两种不同方法的诊断效果。     

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。     

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     

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。     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断研究

采用模糊神经网络进行凝汽器的故障诊断。根据某电厂的运行规程及运行经验构造了进行凝汽器故障诊断所需的全部17个隶属函数,利用这些隶属函数可以对各个输入进行模糊化处理,使之成为量化输入。对模糊BP网络进行训练,可以得到模糊BP网络的知识库结构。在此基础上,对一个凝汽器实际故障进行了诊断,得出了令人满意的结果。     

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。     

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。     

汽轮发电机组转子故障诊断的综合模糊模式识别

首先提出了模糊综合评判和模糊模式识别是两种本质上不同的诊断思想，介绍了两种方法的计算过程，重点说明了在征兆向量的构成上以及计算结果的意义方面的不同之处，通过一个计算实例，概括出所提出的综合模糊模式识别的思想。     

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。     

基于RBF神经网络的凝汽器故障诊断研究

针对BP网络的训练收敛速度慢,网络初值对学习性能影响比较大的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的故障诊断方法。介绍了RBF的网络结构和训练方法,并应用于凝汽器故障诊断中。通过对现有凝汽器运行中常见的典型故障及征兆集的分析,建立了完备的学习样本。通过实例证明,RBF网络训练速度快,分类性能良好,在故障诊断领域具有很好的实用性。     

基于模糊免疫识别方法的电力变压器故障诊断

在人工免疫识别系统的基础上,结合模糊推理,提出了基于模糊免疫识别的充油变压器故障诊断方法。代表相同B细胞的人工识别球经克隆选择和资源竞争后产生具有分类性能的记忆抗体,但其资源分配数目和人工识别球的刺激水平成线性,易使少数优秀人工识别球占据过多资源,引起人工识别球种群早熟收敛。将模糊推理应用于资源分配机制中,可使分配兼顾刺激水平和抑制水平,改善收敛性能。实例分析表明,以H2、CH4、C2H4、C2H6、C2H2等5种气体含量为特征参数,将模糊推理与人工免疫识别系统相结合的方法,能有效诊断变压器内部潜伏性故障。     

基于BP神经网络的凝汽器故障诊断研究

通过对现有凝汽器运行中常见的典型故障及征兆集的分析,进一步完善了凝汽器的典型故障知识库,对故障征兆的具体表达方法进行了分析。运用 Matlab 神经网络工具箱和隶属度函数两种方法对凝汽器的运行状态进行故障监测和诊断,通过实例验证表明应用 Matlab 神经网络工具箱方法不仅计算简便,而且诊断结果具有较高的可靠性。     

凝汽器故障诊断研究

对汽轮机凝汽设备故障机理进行了分析,应用“信息熵分析法”研究监测信号和故障原因之间的相关性,从而提出了一种提取特征参数的新方法。详细介绍了基于多层感知器研究汽轮机凝汽器故障诊断过程,最后经实例验证表明所设计的故障诊断系统具有良好的诊断性能。     

基于模糊识别与模糊聚类理论的短期负荷预测

依据模糊模式识别、模糊聚类理论 ,提出一种短期负荷预测的新方法 ,应用相应的隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的关系。实践表明 ,该方法具有预测精度高、误差小的优点 ,是值得广泛推广的好方法。     

凝汽器在线故障诊断系统

为保证火电厂凝汽器的安全可靠运行,实现故障诊断和操作指导,开发了凝汽器在线监测与故障诊断系统。介绍了系统的基本结构、主要功能和优点。系统采用了模糊神经网络与改进的BP算法相结合的故障诊断方法,能快速地、准确地判断出凝汽器故障所在。并通过现场实践进行了验证。