基于Kohonen神经网络的燃气轮机故障诊断

针对基于热力参数的燃气轮机8种典型常见故障,根据Kohonen神经网络诊断的工作原理、诊断特征,研究了基于Kohonen神经网络方法在燃气轮机故障诊断中的应用方法,得出了Kohonen模型具有自学习功能,运算速度快,类型识别能力强的优点,是一种适合于燃气轮机分类故障较好的具有特色的神经网络。     

基于改进弹性BP算法神经网络转子故障诊断

为精确诊断转子故障,以转子故障模拟实验台的实测数据为研究对象,采用基于小波包能量特征向量提取的信号特征值作为网络的学习样本,采用改进弹性BP算法训练网络研究转子的振动状态。为神经网络在转子故障诊断领域更深入广泛的应用提供可参考的思路和方法。     

基于BP神经网络的水电站电气设备故障诊断

阐述BP神经网络应用在水电站电气设备故障诊断中的目的,通过查阅文献并结合专家经验,构建了电气设备的故障诊断知识库,并建立神经网络模型。最后,以一个故障诊断实例进行具体分析,验证BP神经网络的可行性与优越性。     

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.     

基于果蝇算法优化BP神经网络的齿轮箱故障诊断

为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现,果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明,果蝇算法优化BP神经网络对风机齿轮箱故障诊断具有可行性和有效性。     

基于AFOA-BP神经网络的燃气轮机研制风险预测

为提高燃气轮机研制过程中的风险管理能力,针对果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）及BP神经网络的缺陷,构建了自适应果蝇算法（Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm,AFOA）,提出基于自适应果蝇算法优化BP神经网络的风险预测模型,利用自适应果蝇算法优化BP神经网络的阈值和权值。挖掘燃气轮机研制风险因素及风险事件之间的关系,并根据风险因素的权重预测风险事件的权重。利用燃气轮机研制风险的相关历史数据进行验证,表明该模型具有较高的预测精度和应用价值。     

基于改进的BP神经网络学习算法的变压器故障诊断

电力变压器的故障除了给其自身带来重大损失外,还对电力系统的安全造成很大影响。利用BP神经网络对变压器故障进行诊断,针对BP神经网络学习率的缺点,提出了一种跟踪型自适应学习率的确定方法,该方法仅需整定一个参数,有效地提高了BP神经网络的收敛性和训练时间,进而通过构建变压器故障诊断训练样本集,验证了该方法的可行性,获得了更精确的诊断结果。     

基于神经网络的燃气轮机可靠性预计研究

本文根据采集的实际运行数据,利用神经网络的较好的高度非线性映射性能,通过对BP网络和RBF网络的优化设计,来预计各型燃气轮机实际运行中的可靠度。通过算法实现和结果的对比分析,结果表明：BP网络和RBF网络都能够解决高度非线性问题,但在训练时间和精度上,RBF网络显示出更为优良的逼近能力。神经网络方法为燃气轮机的可靠性预计提供了有力的工具。     

基于粒子群优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法

提出了一种基于粒子群优化BP神经网络风电机组齿轮箱故障诊断方法。粒子群算法不需要计算梯度,可以兼顾全局寻优和局部寻优。利用粒子群算法对BP网络权值和偏置进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了神经网络的训练效率,加快了网络的收敛速度。考虑风电齿轮箱振动信号的不确定性、非平稳性和复杂性,提取功率谱熵、小波熵、峭度、偏度、关联维数和盒维数作为故障特征。经测试,算法诊断结果正确,表明了PSO优化BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断的有效性和实用性。     

基于IABC-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断

为了提高燃气轮机故障诊断的效果,提出了一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)和改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)的故障诊断方法:基于自适应模糊神经网络构建燃气轮机故障诊断模型。针对自适应模糊神经网络受聚类参数影响较大的问题,采用手榴弹爆炸原理改进的人工蜂群算法对这些参数进行优化。仿真结果表明,与未优化的ANFIS模型和ABC-ANFIS模型相比,IABC-ANFIS可以更稳定、准确地识别故障,为燃气轮机故障诊断提供实际参考。     

燃气轮机热部件的修复

本文根据燃气轮机的修复经验,阐述了燃气轮机的修复在经济上的必要性和在技术上的可行性,分析了现代燃气轮机热部件所应用的超合金材料的特点及加工性,较全面地介绍了现代燃机热部件的各种修复工艺及常见损坏的具体修复要求。     

基于小波包特征向量弹性BP算法的故障诊断

为精确诊断转子故障,采用了基于小波包能量特征向量的弹性BP神经网络和最速下降BP算法神经网络的故障诊断方法,对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,对样本进行3层BP网络训练,实现智能化故障诊断。结果表明采用改进的BP算法优于最速下降BP算法,训练的网络可以很好地诊断转子故障。     

基于注意力机制的燃气轮机故障诊断方法研究

针对目前燃气轮机基于数据驱动的故障诊断技术诊断精度有待提升的问题,建立某型号燃气轮机的热力学模型并植入故障特征构造训练样本,在此基础上训练一种基于注意力机制的卷积神经网络与长短期记忆网络结合的神经网络模型。卷积层和注意力机制模块提取燃气轮机多维度的故障特征,长短期网络层进行时序动态故障参数处理。研究表明：相比于典型卷积神经网络,这种神经网络模型不仅能够识别多种故障的动态特征,对于各类故障的诊断能力均可达到93%以上,且加入注意力机制模块后对于不同的故障类型诊断准确率最高提升约3%。     

改进的BP神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

就BP网络的不足，提出了一种改进的BP神经网络模型，用于汽轮发电机组故障的诊断。经理论和实践证明：该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度，为旋转机械故障诊断提供了有效方法。图2表4参7     

基于燃气轮机的冷热电联供系统优化配置研究

根据燃气轮机冷热电联供系统的优化配置步骤,对燃气轮机冷热电联供系统的几种方案进行研究,确立了以年总费用、一次能耗量、二氧化碳排放量的多目标函数模型和约束条件,并确定各目标函数的权重。在建筑物满足冷热电负荷的情况下,采用混沌粒子群算法对几种方案进行优化,得出适合该建筑物的最优方案,确立了最优方案中各设备的运行台数,并对其运行策略进行分析。     

基于支持向量机的燃气轮机故障诊断

分析燃气轮机的8种典型常见故障,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,用实例计算证明其有效性。同时和神经网络方法对比后发现：在小样本情况下,支持向量机方法的计算结果比神经网络要好,推广能力更强,而且效率高于神经网络。本方法针对故障诊断样本少的特点,为建立智能化的燃气轮机状态监控和故障诊断提供了一种新的途径,具有广泛的实用价值。     

基于改进粒子群优化BP网络的水轮发电机故障诊断

针对常规BP神经网络在水轮发电机振动故障诊断中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于改进粒子群算法优化神经网络的方法,实现了BP网络的权值优化,并对水轮发电机的振动故障进行了诊断.实例仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果,适用于水轮发电机的故障诊断.     

基于自组织网络的燃气轮机燃料系统的故障诊断研究

针对燃气轮机燃料系统在实际运行过程具有故障征兆多,单一、标准故障数据难以得到的特点,提出一种基于自组织神经网络的燃料系统故障诊断方法。该方法通过建立燃料系统故障诊断模型,选择合适的燃料系统故障特征参数形成合理的故障诊断分析网络。以某型工业燃气轮机燃料系统为例进行分析,选取燃气阀开度、燃气阀压差和燃气控制压力3个监测参数作为故障诊断模型网络的输入,以系统中常见的3种典型故障燃气管路泄漏、燃气过滤器堵塞、燃气阀故障作为网络的输出。以实际运行数据作为网络测试样本,对该燃机实际运行故障进行测试。测试结果表明:该方法可以有效地诊断出燃料系统的3种典型故障,同时支持在线诊断,具有较好的工程应用价值。