关键词： 水电机组   故障诊断   技术   应用现状   技术发展  

摘要： 随着技术的进步和经验的进一步积累，未来的状态监测务必向智能化、自动化与实用化方向发展，真正做到状态发展的预知性、问题发现的及时性以及故障解决的有效性，能够容易操作和掌握，由少数专家分析的技术方法转变为大多数人熟练使用的工具。本文探讨了水电机组故障诊断技术的应用现状与技术发展。

关键词： 水力发电机组   混合智能故障诊断方法   支持向量机   特征空间类间距   自适应差分进化算法   集合经验模态分解   Hilbert-Huang变换   模糊支持向量机   粗糙集  

摘要： 随着水力资源的不断开发,水电在电力能源结构中所占比重逐渐增大,作为水电生产过程核心设备的水电机组的结构日趋复杂,集成化程度越来越高,不同部件之间动力学行为相互影响、相互作用,机组振动问题日益突出,对电网的安全稳定运行造成的影响也日益凸显。因此,常规的水电机组振动故障诊断方法已经不能很好的适应于当前的工程实际,迫切需要采用一些有效的智能故障诊断方法对机组振动故障进行诊断,以提高机组故障诊断的准确性、智能性及鲁棒性。本文针对水轮发电机组故障诊断和工程应用中的关键科学问题,运用支持向量机理论进行水电机组振动故障诊断,深入研究了支持向量机的理论及工程应用,将先进信号处理技术与智能方法和支持向量机进行融合,使支持向量机与其它智能方法取长补短、优势互补,提出了若干融合支持向量机的水电机组混合智能故障诊断方法。论文的主要研究内容和创新性成果如下： (1)充分研究了支持向量机的模型参数对其性能的影响,提出采用特征空间中的类均值距离作为衡量所选核函数参数优劣的准则,并在此基础上确定出多类支持向量机核参数的小而有效的搜索区间;在新的核参数搜索区间和惩罚因子的搜索区间上,利用一种具有自适应搜索因子的差分进化算法进行支持向量机参数组合寻优。工程应用结果表明所提出的方法能够有效诊断出机组的典型故障,具有一定的可行性和有效性。 (2)提出采用集合经验模态分解及基于集合经验模态分解的Hilbert谱与Hilbe1rt边际谱对水电机组尾水管压力脉动信号进行分析;重点研究了基于集合经验模态分解的本征模态函数能量熵与奇异值分解特征提取方法,利用本征模态函数能量熵判断机组是否运行于故障状态;如果机组运行于故障状态,将本征模态函数奇异值特征输入前述经参数优化的支持向量机进行故障类型诊断;工程应用表明所提方法能够识别出设备的多种运行工况,所提方法已被成功应用在松江河发电厂故障诊断系统中。 (3)采用模糊支持向量机进行水电机组故障诊断,模糊支持向量机在训练阶段对故障样本区别对待,能够有效消除孤立点和野点子对诊断结果的影响;在模糊支持向量机中采用一种模糊sigmoid核函数,对这种核函数的形式及优势进行了阐述;针对模糊支持向量机实际应用中隶属度函数难以确定的问题,提出一种反K近邻方法与类均值距离结合的隶属度函数确定方法;深入分析了一对一多类支持向量机,指出采用一对一方法将二类支持向量机推广到多类时,在训练阶段并不是所有的类别对形成的支持向量机对最终的决策分类都有贡献,即存在着计算冗余;在此基础上,提出一种改进的一对一方法以删除其中不必要的支持向量机的训练。将所提方法应用于水电机组振动故障诊断取得满意的诊断结果。 (4)针对传统故障诊断分类器不能诊断出机组的不确定信息的不足,提出一种新的支持向量机与粗糙集结合的故障诊断方法。所提方法充分考虑了支持向量机和粗糙集各自的优缺点,将二者有机融合,优势互补,利用粗糙集来描述支持向量机的分类间隔,采用粗糙集上下近似的概念描述故障的不确定信息,充分利用了支持向量机强大的泛化能力和粗糙集对不确定数据的较强建模能力。将所提方法应用在某水电机组的故障诊断中能够诊断出机组的耦合故障,或亚健康状态。对二滩水电站#3号机组上导摆度偏大问题进行了综合分析,分析结论为二滩水电站管理运行人员提供了有益指导,同时进一步说明对水电机组耦合故障进行诊断的必要性。

关键词： 水轮发电机   设备状态监测   故障诊断方法  

摘要： 大型水电机组的状态监测与故障诊断技术还远远没有成熟,这就要求在今后的研究工作中,不断地提高已有的知识水平,完善知识体系。以下几个方面需要在今后的研究工作中进行更加深入细致的研究:①水电机组设备庞大,结构复杂,诱发故障的因素多、水电机组故障率高、技术难度大;②水力流体因素、振动因素、电磁因素是相互影响的3个难点,是以后要继续研究的重要课题。

关键词： 故障   发电   水电机组  

摘要： 本文分析了基于知识模型库的水电机组故障诊断融合推理方法,描述了知识模型的层次组成,基于信号处理的人工神经网络诊断方法.

关键词： 计算机仿真   监测   故障诊断  

摘要： 水电机组监测与故障诊断是能源电力专业重要的基础课程。为了加强课程教学的效果,基于实时动态建模理论和计算机可视化技术建立了水电机组的计算机仿真系统,分析了系统的组成及所需的软硬件,实现了水电机组全工况、全范围的仿真,可模拟电站的各种正常操作和故障及异常,解决了课程教学中因缺乏实验场地而造成的教学效果不理想的现象,增强了学生的工程概念,培养了学生处理电站事故的操作能力。

关键词： 励磁系统   励磁调节器   启励   同步回路  

摘要： 介绍了由于机组励磁系统接线松动,造成机组并网不成功的事故,从励磁原理、实际操作的经验角度出发,提出了整改措施,保证了机组的并网成功。

关键词： 大渡河流域   故障诊断   检修策略   水电机组  

摘要： 鉴于水电行业目前的技术还不足以实行水轮发电机组所有设备的状态监测要求,因此也不适合推广应用于大渡河流域各电站机组的检修。经过研究与实践,行业认可的检修是一种综合或复合的检修方式。

关键词： 智能诊断   水电机组   振动故障   诊断   应用  

摘要： 通过对智能诊断技术发展状况的认识,了解到智能诊断技术的特点和发展中优势,为智能诊断技术在水电机组振动故障诊断中的应用奠定了有效的基础。通过具体对智能诊断技术的实际应用,建立了水电机组振动故障诊断的有效体系,建立了稳定运行和发展的水电机组。

关键词： 水电机组   状态监测   故障诊断  

摘要： ;文章主要从水电站的实际情况出发,对水电站机电设备状态监测和故障诊断的意义、内容以及国内外的应用、发展方向进行了描述,分析了现有水电机组状态监测与故障诊断技术的研究现状,指出了存在的问题,同时提出了未来水电机组故障诊断技术的发展方向。

关键词： 神经网络   水电机组   主成分分析   故障诊断  

摘要： 研究水电机组振动故障问题。由于引起水电机组故障原因十分复杂,且监测数据量大、冗余信息严重,采用传统的RBF神经网络对水电机组故障进行诊断,存在RBF网络结构复杂、训练时间长和诊断准确率低等缺陷。为了提高故障诊断的准确性,提出一种主成分分析和RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。首先用主成分分析方法对故障信息进行预处理,消除无用和冗余的信息,然后采用RBF神经网络对预处理后的故障信息进行训练和诊断,从而减少RBF神经网络的规模,简化网络结构,加快故障诊断速度。借用某电站实测机组数据进行仿真,结果表明,本文算法不仅很好地克服了传统RBF神经网络的不足,而且有效地提高了水电机组故障诊断准确性和效率,结果证明本文提出的水电机组故障诊断方法的有效性和优越性。