关键词： 水轮机   状态监测   故障诊断   专家系统   神经网络  

摘要： 大、中型水电站水电机组若出现故障，经济上将遭受重大损失，并严重威胁着机组的安全稳定运行。目前，许多大型水电厂安装了实时状态监控系统，实现了对水电机组特征参量的在线状态监测。但它只能提供直观的参数，一旦机组发生故障，不能直接给出故障发生的原因、部位以及其严重程度。因此，在现有机组运行的实时状态监测基础上，研究实施设备故障诊断系统，有着非常重要的意义。为此作者从事了本文所介绍的水电机组状态监测及故障诊断专家系统的研究。机组运行时系统处于全面监测状态，一旦有信号报警，将自动启动诊断专家系统，进行故障诊断，实现实时故障诊断。\n 本文首先介绍故障诊断技术的发展过程以及国内外研究的概况，论述状态监测与故障诊断的关系和任务，阐述目前水电机组故障诊断中存在的问题以及开展状态监测和故障诊断的必要性和紧迫性；接着介绍了专家系统在故障诊断中的地位以及基于神经网络的专家系统的优越性；然后对水电机组的常见的故障比如振动所引起的故障机理进行深入研究，并提供一些具体措施。\n 水电机组状态监测与故障诊断系统包括状态监测子系统和故障诊断子系统两大部分。本文重点论述系统的硬件组成和软件结构设计过程。在硬件组成中，讲述传感器的选取与布局、信号的采集以及信号与计算机接口的通讯。在软件结构中，讲述软件的主要界面以及每个界面的功能，包括实时状态监测、信号分析处理、数据查询与分析和故障诊断等功能。其次介绍如何将BP神经网络与故障诊断结合起来，组成一个以神经网络为基础的专家系统，利用小波包提取到的有价值频谱信息，对水电机组进行故障诊断。接着，本文作者利用实验室的已有条件进行实验，实验结果表明：该系统的精确度很高，仅有1％的误差；然后还以某水电厂采集到的数据，输入到系统进行实验，也证明了该系统的监测与诊断结果是准确可靠的。

关键词： 水轮机   状态监测   故障诊断   故障预测   振动信号   小波能量   灰色系统  

摘要： 近年来，大、中型水电站水轮机组事故不断，水轮机在线故障诊断显得越来越重要，目前国内有个别水电厂实现了对水轮机组特征参量的在线监测和一定程度上的故障诊断分析，在机组安全运行方面取得了一定的成果，但是这种实时在线监测系统只能提供直观的参数，提供一些诊断方法，一旦机组发生故障，将会造成巨大的经济损失。为此开展故障预测方面的研究，防范于未然显得越来越重要。\n 本文将小波包多分辨特性与灰色系统的动态预测能力相结合，提出了一种针对水轮机振动特征向量进行预测的方法。该法先利用小波包对振动信号进行分解，提取小波包能量特征量，构造能量特征向量，进而利用灰色模型对能量特征量进行预测。文中应用此法对水机轴振动特征向量进行了预测，结果表明预测值与实际值吻合，证明了利用小波能量和灰色预测理论预测振动特征信息是一种行之有效的方法。\n 接着本文开发了状态监测和诊断预测系统，文中介绍了该系统的状态监测模块、特征信息预测模块以及诊断模块，重点论述故障特征信息预测法在监测和诊断基础上的具体实现。状态监测是诊断和预测的基础，在这部分作者主要论述传感器的布局、状态监测参量、诊断信号分析方法及相关数据库设计等方面；紧接建立特征信息预测模块，叙述了从小波包能量提取，到灰色预测的详细设计及具体实现；再接着建立故障诊断系统，论述了知识的结构设计、推理方法等内容。为了实现从特征信息预测到故障预测的转变，提出了，特征信息预测法和诊断系统的结合方案，介绍了从FFT变换提取特征频率征兆的知识推理的诊断方式，到小波包提取频段能量作为征兆的诊断方式的改变。\n 作者还详细介绍了预测系统相应的人机界面和各方面功能，包括一些拓展功能，并通过试验证明了所设计的故障预系统的可行性作,并用电厂历史数据进行了故障预测验证，得出了故障预测的结果。

关键词： 自适应神经模糊推理系统   水电机组   故障诊断   隶属函数  

摘要： 使用模糊诊断方法对水轮发电机组的故障进行诊断,可以获得令人较为满意的分析结果。但无论是使用模糊逻辑诊断还是使用模糊聚类诊断,隶属函数的好坏将直接影响诊断系统的分析结果。使用MATLAB中的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)可以更加准确地自动调整隶属函数参数。此外,利用MATLAB强大的模糊逻辑工具箱可以大大加快水电机组模糊诊断系统的开发速度。

关键词： 水电机组   状态监测   故障诊断   DataSocket   互联网  

摘要： 提出将 Internet 网络技术和虚拟仪器技术与水电机组状态监测和故障诊断技术有机地结合起来,旨在将水电机组的状态监测和故障诊断提升到远程的网络环境,以极大提高状态监测和故障诊断的水平和时效性。通过采用 Client/Server 网络体系结构,运用 LabIEW、DataSocket、PXI 和 MXI-3 技术,实现了水电机组在线状态监测和故障诊断,为水电机组的状态检修提供了可靠的技术保证,以确保水电机组的安全稳定和经济运行。

关键词： 水轮发电机组   故障预警方法   概率分布估计   支持向量机  

摘要： 为了实现水电机组自动故障预警,提出一种基于概率分布估计的新方法。与以往试图学习机组故障样本方法不同的是,该方法学习机组正常状态而非故障状态,它把机组振动看作符合某一概率分布的独立同分布观测样本,利用Sch?lkopf 提出的单类支持向量机方法得到机组振动模式,并由此模式可以对测试观测进行预警。该方法直接对训练数据进行处理,不需进行复杂的预处理,并且简单,快速,并且对于水电机组的数据缺失和运行参数变化具有很好的适应能力。对甘肃大峡实际观测数据的仿真结果表明,概率分布估计可以有效的学习机组振动模式并对机组故障进行预警,为故障预警提出了一种新途径。

关键词： 水电机组   故障诊断   专家系统   模糊逻辑   神经网络  

摘要： 随着社会化现代生产水平的进一步提高,水电机组单机装机容量越来越大,水电设备的自动化水平越来越高,结构越来越复杂,水电机组出现事故的隐患不断增加,同时用户对电能质量的要求也越来越高。所以,对水电机组故障诊断研究就格外的重要。 本文介绍了开展水电机组故障诊断技术的重大意义;水电机组故障诊断技术在国内外的发展的现状和趋势;对水电机组状态监测与故障诊断的内容和方法进行描述;并特别对水电机组振动故障的机理进行了深入的分析总结。 文中提出了水电机组故障诊断策略;针对水电机组的多层次故障诊断结构,研究了其诊断专家知识面向对象的表示方法;分析了不确定知识的模糊描述,将模糊专家系统应用到水电机组技术中,提出了水电机组故障诊断模糊专家系统的具体方法和步骤;讨论了模糊逻辑系统和神经网络各自的优缺点,提出了将模糊逻辑系统和神经网络融合技术应用于水电机组故障诊断中的新思想,仿真试验验证了提出的将模糊逻辑系统和神经网络融合技术应用于水电机组系统故障诊断中的新思想和方法的可行性与先进性。

关键词： 贝叶斯网络   推理机制   不确定性问题   建模过程   故障诊断方法   专家系统   建模方法   水电机组   优点  

摘要： 分析了传统故障诊断方法对于处理实际系统中的不确定性问题时所存在的不足,将贝叶斯网络的理论与方法应用到水电机组故障诊断中,介绍了贝叶斯网络的建模方法与推理机制,并通过一个专家系统的建模过程与诊断结果,证明了基于贝叶斯网络的水电机组故障诊断专家系统所具有的独特优点。

关键词： 水电机组   故障诊断系统   状态监测   安全运行   水电厂  

摘要： 利用信息技术实现水电机组的状态监测和故障诊断是提高水电厂经济效益和安全运行的重要技术保证。本文重点介绍了水电机组状态监测和故障诊断系统及其经济效益和成功案例。

关键词： 水电机组   状态检修   故障诊断   RBF网络   电力市场  

摘要： 该文首先叙述了水电机组推行状态检修和故障诊断的重大意义以及当前水电机组状态检修及故障诊断国内外研究现状,在总结前人工作的基础上提出应用RBF网络进行水电机组的故障诊断.针对以前的RBF网络训练方法在聚类中心的个数选取和聚类中心的选取上的缺点,该文提出一种结合专家知识的RBF训练法,它能很好的利用专家知识,设计良好的网络结构.通过编写MATLAB下的仿真程序以及对其进行仿真测试,结果表明,用RBF网络进行水电机组故障诊断,训练速度快,不会陷入局部最小,而且能够对水电机组各种故障进行精确的诊断,可以达到实用的要求.在取得了由故障诊断系统得到的机组状态信息之后,针对目前制定检修计划中片面地强调电力市场因素或者机组状态信息都会严重影响检修效益,分析了在电力市场进行下的发电机组状态检修的可行性,然后提出了一个基于电力市场的发电机组状态检修数学模型.该模型有效地协调了电力市场和机组状态的关系,给发电厂带来最大的检修效益.

关键词： 水电机组   状态检修   在线状态监测   安全稳定   故障诊断   可靠   经济运行   Client/Server   PXI   Internet网络  

摘要： 提出将Internet网络技术和虚拟仪器技术和水电机组状态监测和故障诊断技术有效地结合起来 ,旨在将水电机组的状态监测和故障诊断提升到远程的网络环境 ,以极大提高状态监测和故障诊断的水平和时效性。通过采用Client Server网络体系结构 ,运用LabIEW、DataSocket、PXI或MXI 3技术 ,实现了水电机组在线状态监测和故障诊断 ,为水电机组的状态检修提供了可靠的技术保证 ,以确保水电机组的安全稳定和经济运行。