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。     

大型水轮机组座环加工工艺技术

目前一些大型水轮机的座环结构是由6瓣组成的焊接结构形式,与顶盖、底环配合高度,依靠配合垫片调整。此类座环外型尺寸大,重量大。三峡机组座环,景洪机组座环等均为此类设计结构。三峡机组座环固定导叶高度达3000^＋200mm,总重量395t（加工后）。     

水轮机组功率振荡预防的仿真研究

低频振荡严重威胁着整个电网的安全与稳定,机组侧出力不稳定是导致低频振荡的因素之一。水轮机组水头的变化会带来水轮机组运行工况的改变,单一地采用传统的PID无法适应较大的水头变化,控制效果会变差甚至会出现出力波动。引入一个自适应控制环节,利用BP神经网络辨识出水头与PID参数关系模型,实现PID参数对水头的自适应。通过在SIMULINK搭建模型进行动态仿真,对比仿真结果表明增加了自适应控制环节后,控制回路的控制品质要好于单一采用经典PID控制器的控制品质。     

决策树分类方法在水轮机组故障诊断的应用研究

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。     

水轮机组的神经元网络智能同期控制

介绍一个基于自适应神经元的同期智能控制器。探讨使用两个神 经元进行频率相角复合同期控制器的设计方法，给出一种神经元权系数初值的选取 方法，进行了实验室和电站试验。结果表明这种新颖的同期控制器具有良好的 控制品质，可使水轮机组启动后快速进入同期点，提供每分钟8次左右的并网 机会，具有工程应用前景。     

我国成功研制三峡水轮机组转轮用大型铸钢件

由鞍钢集团重型机械有限责任公司研制的三峡右岸机组转轮下环大型铸钢件．已通过了由辽宁省科技厅组织的技术鉴定。这一新产品的成功开发，填补了我国在该领域的技术空白。加之国内以前已研制开发出的其他水轮机大型铸件．标志着我国已具备三峡工程水轮机组转轮所需全部大型铸件的生产能力。     

基于遗传算法的双向潮汐发电水轮机组的性能控制研究

潮汐发电具有许多优点,因此具有较为广阔的发展前景,为了有效地控制双向潮汐发电水轮机组的性能,保证潮汐发电站的稳定运行,深入地研究了遗传算法在其中的应用.首先,分析了双向潮汐水轮发电机组的工作原理;其次,进行了模糊PID控制系统的设计;然后,设计了用于模糊PID控制器参数优化的遗传算法流程;最后,进行仿真分析,仿真结果表明该方法能够获得较好的控制效果.     

几种抗磨蚀材料在水轮机组上的应用

本文介绍了天桥水电厂的水沙特性,水轮机组的运行情况和磨蚀现象;同时介绍了10年来在水轮机组上应用过的两类九种抗磨蚀材料的情况;详细介绍了在同一台机组上应用的几种材料的对比试验,及对优选出的两种抗磨材料所进行的工业性试验。     

东江电厂水轮机组振动对大南方影响的探讨

东江水电厂机组振动问题十分突出，巳严重威胁到大坝的安全。本文在水轮机组多次现场试验的基础上，探讨了水轮机组振动对大坝的影响，指出了大坝的振动是由水轮机组的振动引起的，为水轮机组减振改造提供了参考。     

无刷同步发电机旋转整流器故障监测的人工智能诊断

针对无刷同步发电机旋转整流器故障类型，采用人工智能模式识别技术准确识别故障，有效提高对同步发电机的故障监测水平。图3表3参4     

基于离散BAM网络的汽轮发电机组振动故障诊断的应用研究

本文针对常规频谱诊断方法的不足,详细论述了离散的BAM网络及其特性.进而讨论了汽轮发电机组常见典型振动故障的变化特征及其数字化描述方法,建立了基于BAM算法的神经网络的汽轮发电机组振动故障诊断模型,对实际机组故障进行了诊断,效果良好.通过分析,提出BAM网络在故障诊断领域中有广阔的应用前景.     

300 MW机组典型振动故障的诊断

结合现场故障诊断案例,介绍了300MW机组比较典型的振动故障的原因、特征和诊断方法,可以为诊断同类故障提供借鉴。     

GREEN FUNCTION在齿轮箱故障诊断中的运用

为了找出齿轮箱故障的定量规律,通过对齿轮箱的振动信号的测试及分析,发现ＧＲＥＥＮＦＵＮＣＴＩＯＮ对齿轮箱故障的诊断行之有效,并且成功地找出了Ｇ１０、Ｇ１０′等齿轮箱故障的定量诊断参数．     

运用振动监测法对除尘风机的状态监测及诊断

详细介绍了用振动监测法对风机进行状态监测并确定除尘风机的定量诊断标准：ｖｉｍｓ＜６ｍｍ／ｓ的方法,描述了用振动信号分析法对某厂的２＃风机的故障进行精密诊断的方法及过程,取得到了较好的效果．为对风机进行现场实时诊断提供了有效的数据及方法依据．     

倒频谱分析在旋转机械故障诊断中的应用

系统地介绍了倒谱分析的基本原理,并详细描述了应用倒谱分析技术对旋转机械进行故障诊断的有关实例,说明了倒谱分析技术在对旋转机械故障诊断中的特点及优越性     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用研究

基于模糊逻辑理论和人工神经元网络，提出了将模糊神经网络应用于变压器故障诊断的方法，该方法实现了变压器故障的智能诊断。     

基于BP神经网络电除尘效率模型研究

电除尘法已成为电厂烟气除尘的主要方法,但目前很难实现对电除尘效率的精确测量,综合分析影响电除尘效率的主要因素,并以BP神经网络结构为基础,建立除尘效率的BP神经网络模型。引进学习样本对此模型进行了仿真分析,通过比较实际系统和模型除尘效率曲线以及对模型误差的计算,验证了此模型的可行性。     

基于神经网络的电机状态监测与早期故障诊断

基于定子不平衡电流的在线检测，探讨了联想记忆神经网络在电机故障诊断中的应用，模拟试验证实了该方法的有效性，为电机故障的在线监测与早期诊断提供了一条新的有效途径。     

基于小波神经网络的电网故障诊断研究

分析了小波神经网络的基本原理,将小波神经网络引入到电网故障诊断并在4母线系统进行了测试.仿真结果表明,该方法具有很好的故障诊断能力,与基于BP神经网络的电网故障诊断方法相比,基于小波神经网络的电网故障诊断方法原理简单、诊断效果更为理想.