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要: 由于引起水轮发电机组振动的原因较为复杂,检修人员通常很难全面把握故障征兆确定故障原因。针对此对C4.5决策树分类算法进行研究,应用决策树分类的方法对水电机组故障征兆进行分类。该方法利用典型水电机组故障特征向量建立故障诊断决策树,从而实现对水电机组振动故障的诊断。 相似文献
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联轴器平行不对中是汽轮发电机组轴系典型故障之一。利用机组采集的联轴器两侧轴振信号、瓦振信号、健相信号和轴瓦温度,以及运用FFT频域和时域分析方法获得频谱特征和轴心轨迹对联轴器平行不对中进行智能诊断,以满足电站汽轮发电机组振动故障智能诊断的要求,考虑到故障征兆之间的相似性,提出了利用故障主征兆结合辅助征兆信息进行诊断的方法,并结合实际振动事故进行了诊断分析,得出了正确的诊断结果。 相似文献
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基于模糊数学和概率论的变压器故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
为克服现有专家系统人工神经网络和模糊数学等诸多不足,基于前人对变压器故障诊断理论的研究,综合考虑变压器电气试验、油中溶解气体检测分析及观测信息,并引入模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论,建立了一个新的变压器故障综合诊断模型。模糊隶属函数利用各专家的语义强度和经验,建立变压器故障性质与故障征兆之间的因果强度关系,再将概率统计和模糊数学相结合,利用节约覆盖集的理论重新筛选故障征兆集,重构相对似然函数。形成的模型能最大限度融入专家的知识,充分考虑了变压器的历史检修记录,使诊断结论更准确、可信。案例分析表明,该模型即使在只有部分征兆的情况下亦能准确诊断,对综合诊断变压器故障性质具有明显的优越性。 相似文献
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生产过程轻微和早期故障智能诊断的一种新方法 总被引:2,自引:4,他引:2
为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断,提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法。在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方法的基础上,利用征兆缩毛主席技术可有效降低故障知识库的复杂程度,实现生产过程微弱故障的正确检测、诊断。为提高智能诊断模型对早期故障的识别能力并保证诊断结果的可靠性和稳定性。综合运用了趋势型和语义型两种故障征兆,探讨了两种征兆的模糊表达及合成计算方法。以火电机组高加系统轻微和早期故障诊断为例,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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模糊模式识别在凝汽器故障诊断中的应用 总被引:37,自引:10,他引:27
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 相似文献
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基于3层贝叶斯网络的变压器综合故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
为了全面准确地诊断变压器故障,在已有研究基础上通过分析变压器不良工况、故障模式和异常征兆3者之间的因果关系,建立了基于3层贝叶斯(Bayes)网络的综合故障诊断方法。此方法可将不良工况纳入模型,与异常征兆一起作为证据信息,弥补了现有诊断方法因缺少对不良工况的分析以致证据信息不完备这一不足。在此3层Bayes网络模型下,利用Bayes网络推理方法,可获得网络中的最大可能解释,它包含了变压器当前状态下可能性最大的故障模式组合和其他未检测的异常征兆的可能状态,并包含并发故障模式,为下一步诊断试验提供了重要依据。 相似文献
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振动故障模糊诊断方法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在建立故障机理研究和故障诊断的数学模型的基础上,分析了振动故障模糊诊断方法存在的问题。根据征兆对故障的肯定和否定程度,提出了模糊筛选矩阵,建立了反映故障诊断本质的数学模型。 相似文献