仿真技术在汽轮机组中的应用研究

该文利用人工神经网络模型结合模糊逻辑建立了汽轮机组的故障诊断系统，由于人工神经网络在实际应用中不涉及具体的物理模型，因而其结果具有很高的实际意义；该文利用模糊神经网络模型对某一实际的汽轮机组进行了故障诊断，诊断结果与检修实际情况是基本一致的，因此，该模型对动力系统的热力参数在线仿真，减少传感器的维护量，特别是对汽轮机组故障诊断技术水平的提高有很大的意义，与此同时使得基于参数采集的应用软件的可靠性程度也大大的增强了。     

BP网络在电站故障诊断系统中的应用研究

针对目前大型电站测点传感装置损坏率高，导致有些分析软件失效的现状，应用人工神经网络原理，设计了一个自适应BP网络模型，进行实时判别及仿真。以某一实际机组为例，对其参数进行了仿真计算，绝大多数数据的相对误差在1．5％以内，可以满足工程实际的需要。同时，对输入／输出参数之间的关联程度，对影响输出结果的精度、收敛速度等因素进行了分析比较，这对今后的仿真结果有很好的借鉴意义。因此，该模型对动力系统的热力参数在线仿真，减少传感器的维护量，尤其是提高基于参数采集应用软件的可靠性具有较大的实用价值。     

仿真技术在汽轮机组中的应用研究

针对目前大型电站系统中汽轮机组的一些测点容易损坏并导致热经济性分析的结果产生重大偏差的特点，对人工神经BP网络模型做了改进，使其具有很强的自适应能力而能使网络的收敛方向和速度得到优化，并编制了相应的程序。作为实例，本文对某一实际机组进行了仿真试验，结果表明该改进的BP网络具有很强的自适应能力，绝大多数的数据误差在1．5％以下，可以满足工程实际的需要。同时，本文利用人工神经网络模型结合模糊逻辑建立了汽轮机组的故障诊断系统，由于人工神经网络在实际应用中不涉及具体的物理模型，因而其结果具有很高的实际意义；本文利用模糊神经网络模型对某一实际的汽轮机组进行了故障诊断，诊断结果与检修实际情况是基本一致的。因此，该模型对动力系统的热力参数在线仿真、减少传感器的维护量，特别是对汽轮机组故障诊断技术汪洋的提高有很大的意义；与此同时使得基于参数采集的应用软件的可靠性程度也大大的增强了。     

人工神经网络在汽轮机热力参数在线仿真及故障识别中的应用

目前汽轮机组中一部分测点传感装置损坏率高，使得一些热经济性分析 的结果产生较大偏差。基于人工神经网络，作者对当前普遍使用的BP网络模型进行了某些改进、对网络中的一些参数作出了调整，以使模型具有较强的自适应能力并使得网络的收敛速度沿着最佳方向进行，还编制了相应的程序。作为实例，文中对某一实际机组的参数进行了仿真计算，绝大多数数据的相对误差在1.5%以内，可以满足工程实际的需要。文章对输入输出参数之间的关联程度，对影响输出结果的精度、收敛速度等因素进行的分析比较可供今后的热力参数在线仿真和负荷预测借鉴。用该模型对动力系统的热力参数进行在线仿真减少了传感的维护量，特别是对提高汽轮机组故障诊断技术水平有一定的意义，此外还改善了基于参数采集的应用软件的可靠性。