人工神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

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。     

霍州发电厂4号机振动故障诊断与治理

霍州电厂4号机系100MW机组,长期以来该机组振动一直不稳定,3号－6号瓦振动对励磁电流很敏感,严重影响了机组的安全稳定运行,全面介绍了机组振动测试结果,深入分析了机组故障原因,指出密封瓦摩擦、热态轴承标高分布不合理以及发电机转子热变形是导致机组振动故障的根本原因,据此制定了故障治理方案并在机组小修中实施,取得了良好效果。     

基于人工神经网络技术的发动机故障诊断系统

介绍了人工神经网络技术的基本概念、BP（Error Back Propagation）网络的基本结构、原理及其学习算法。分析了基于传统的专家系统理论的汽车故障诊断系统在知识获取、知识表达、及推理能力等方面的缺陷,提出了采用人工神经网络技术来解决发动机故障诊断问题的设想,研制开发了一套故障诊断装置。     

通辽电厂汽轮机故障诊断系统

阐述了利用Ｗｉｎｄｏｗｓ软件开发设计汽轮机振动信号Ｂｏｄｅ图的意义,具体设计方法以及设计中的难点和采用的关键技术,并且提供了Ｂｏｄｅ图的Ｗｉｎｄｏｗｓ软件框图。     

基于神经网络的燃气轮机故障诊断

对燃气轮机润滑油系统常见故障原因进行了分析,并结合专家知识建立了润滑油系统故障知识库;在此基础上将RBF人工神经网络引入燃气轮机装置故障诊断中来,由于采用了一种动态RBF网设计方法,使得神经网络的规模较小同时具有较高的泛化能力,提高了神经网络的诊断速度及准确性.     

基于BP网络的故障诊断方法及其在电站中的应用

电站机组可能会发生各种故障，有些故障没有明显征兆。为能诊断这类故障，需要新的方法。提出了根据当前技术条件下可以测量到的参数，而不一定是故障特征参数，进行故障诊断的思路。介绍了BP人工神经网络的结构和学习方法，提出了基于BP网络的模式识别能力，建立电站性能监测与诊断系统的新思路和方法。利用该方法，对电站设备性能下降故障的程度进行了成功诊断。图2表2参3     

人工神经网络在混合智能故障诊断技术中的应用研究

故障诊断的关键是寻找一种使诊断结果更为有效的方法。人工神经网络作为一种新兴的故障诊断方法，越来越受到人们的关注。然而，对于复杂的系统，单一的传统神经网络很难给出理想的结果。本文重点对神经网络与其它诊断方式融合的混合智能技术，即神经网络与专家系统、模糊控制、小波分析和遗传算法的结合以及集成神经网络等在故障诊断中的应用进行了综述。这些方法已应用到实践中，并取得了一定的成果。     

燃煤电厂除尘输灰故障诊断专家系统的研究

以燃煤电厂电除尘器和气力输灰系统为研究对象,介绍了电除尘器和输灰系统故障诊断专家系统的功能,结构和研制原理,该系统采用Turbo-Prolog和TurboC语言开发,可以完成电除尘器和输灰系统的故障诊断和处理,知识库的管理与维护,具有对推理结果进行合理解释和简单“学习”的功能,该系统采用模块化的结构和分层法的设计思想,软件界面友好,使用方便,故障诊断及处理结果准确可靠。图3参5     

华能汕头燃机电厂50MVA油浸主变压器总烃问题的诊断及对策

本文对华能汕头燃烧电厂三台主变压器油中总烃含量超标问题的跟踪监督结果进行分析，同时结合其它诊断手段加以验证，对全密封油浸变压器运行中总烃的总是进行了详细剖析，作出了诊断结论，并对变压器的安全运行提出了对策 。     

某电厂一次风机振动故障诊断及动平衡

某电厂600MW机组1号炉一次风机2B运行过程中振动偏大，且有逐渐增加的趋势。对该风机进行了振动测试，并对记录数据进行分析，结合振动信号的特征，对故障进行了诊断，确定了振动原因，然后实施了动平衡，取得显著效果，该风机的振动特征及处理过程具有代表性。给出分析，诊断的思路和处理方法，可以为类似风机的振动诊断和处理提供参考。     

大庆热电厂2号机组故障诊断专家系统的研究

本文介绍了大庆热电厂２号机组（２００ＭＷ汽轮发电机组）故障诊断专家系统的设计思想、总体结构和功能、主要特点和具体实现方法,并给出诊断实例。     

用于故障诊断中的知识库系统

本文提出了一种采用知识库系统对系统失效状态进行诊断的方法,此方法以模糊集理论为基础。发展了一个计算机程序用于诊断系统的失效状态,并给出了一个液压系统故障诊断的应用实例。     

MATLAB在汽轮机振动故障诊断中的应用

为了提高汽轮机故障诊断系统的诊断精度和自适应性，尝试了将人工神经网络引入汽轮机故障诊断的研究，通过对振动信号的分析，建立了汽轮机振动故障特征表及人工神经网络目标输出。利用MATLAB仿真软件的人工神经网络工具箱，设计构造了汽轮机振动故障诊断的人工神经网络，并对故障诊断人工神经网络进行了仿真训练和故障诊断。图5表2参7     

带有偏差神经元的内回归神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统的神经网络在机械故障诊断方面的不足，利用偏差神经元改进了基于BP神经网络算法的内回归神经网络(IRN)算法，加快收敛速度，提高运算质量，并将其应用于旋转机械的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，对复合故障的识别性能好。图6表3参4     

自组织映射神经网络模型用于汽轮发电机组故障诊断

在人工神经网络自组织映射模型的基础上，利用其与汽轮发电机组常见故障和症兆之间的特征映射关系，发展了一种对汽轮发电机组存在故障进行聚类识别、诊断的新方法。在工程应用中该方法与ＢＰ网络方法相比具有无指导、识别速度快等优点。     

用于故障诊断的锅炉一维温度分布模型

把三维炉膛传热计算中使用的区域法原理应用于一维炉膛模型中，建立了一个可实时求解的一维炉膛温度分布模型。该模型可以根据锅炉不同工况下的给煤量、给风量、风温、壁面灰污情况求取炉内一维温度场，从而可以确定炉内火焰中心的位置和温度，这对于燃烧故障诊断有重要意义。实际计算表明，该模型有较快的收敛速度，能够满足现场故障诊断的要求。     

带有偏差神经元的内回归神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统的神经网络在机械故障诊断方面的不足,利用偏差神经元改进了基于BP神经网络算法的内回归神经网络(IRN)算法,加快收敛速度,提高运算质量,并将其应用于旋转机械的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,对复合故障的识别性能好。     

燃气轮机电厂中的废水处理

以原油作为燃料的燃机电厂其废水组成主要有酸碱废水及含油废水．酸碱废水的处理，其方法简单，理论成熟，较易处理；含油废水的处理，就目前各种方法，尚未能收到良好效果．因此，如何因地制宜的选择一种合适处理工艺，使废水含油量能降低至符合环境保护的排放标准，将值得我们共同探讨，本文结合我厂使用的几种方法进行讨论．     

用于汽轮发电机组振动故障诊断的人工免疫算法研究

人工免疫系统是在生物免疫系统的基础上发展起来的,已在模式识别、机器学习、故障诊断等领域得到了一定应用。基于抗原抗体识别原理,提出了一种汽轮发电机组振动故障诊断方法。经实例分析表明,利用该模型可对汽轮发电机组的振动故障作出正确判断。