关键词： 人工神经网络   水电机组   故障诊断   状态检修   BP算法  

摘要： 水电设备状态检修的关键是状态监测和故障诊断。人工神经网络具有分布并行、容错性和记忆功能等特点。用人工神经网络方法进行故障诊断具有明显优势。通过对发电机设备故障诊断的具体应用,证明此方法是有效可行的。

关键词： 水电机组,状态检修,故障诊断  

摘要： 水电以其在电力行业调峰的重要作用以及巨大的潜在资源,越来越受到人们的重视?随着电力市场的发展,提高水电自身的竞争力已成为行业追求的目标?提高水电机组运行稳定性,发展故障诊断相关的研究技术和实测手段,实施状态检修,是电力改革的必然要求? 本文就水轮机组状态监测与故障诊断问题进行探讨,建立了一套对机组进行状态监测的方法,并在此基础上开发了水电机组在线监测及故障诊断系统,为水电厂开展状态检修及故障诊断奠定了基础? 本论文基于状态检修的概念及其发展现状,针对贵州东风发电厂3号机组进行在线监测,分析水电站机组运行稳定性及能量问题,探讨故障诊断的实施,从工程应用的角度探讨状态检修和故障诊断的发展方向?本文对实际并网运行的机组实施全面的在线实时监测,将信号处理技术,水电机组测量技术,以及网络技术结合起来应用于工业现场,为运行?检修提供帮助? 同时针对水轮发电机组的一般故障及东风水力发电厂3#机组的特性,总结了一套故障诊断数据库,在此基础上对机组进行初步的故障诊断以辅助电厂进行检修决策?

关键词： 水电机组   在线监测   故障诊断   小波分析  

摘要： 水电机组的振动以及其它故障是影响机组安全、稳定运行的主要因素。对机组振动、摆度、温度以及其它影响机组运行的参数的监测就显得至关重要。机组的在线监测和故障诊断也是提高水电厂运行效益和水电厂供电有效保障的主要措施。 本文首先叙述了开展水电机组的在线监测与故障诊断的意义，接着对水电机组的主要故障做了分析，分析了振动的种类和每种振动的振动特性，对各类振动的产生信号做了很深入的研究。然后对水电机组的在线监测和故障诊断系统的分类和组成部分进行了分析，提出了几种适合于水电机组故障诊断系统的诊断方法。 针对水电机组监测数据的非平稳性、故障信号具有突变性的特性，应用现代小波分析理论对机组监测和诊断系统的信号进行处理，包括信号采样、信噪分离、奇异信号的提取、分段信号的提取与分析、弱信号的提取、信号压缩。应用小波分析实现了从信号的采样到信号的压缩及分析整个信号处理过程。对信号处理的每一过程，提出了小波分析的应用步骤，并利用算法编制了一套实用的小波分析应用软件。 最后，结合一些实际机组数据和模拟信号对小波应用的几个方面，给出了分析计算的实例。说明了小波分析在水电机组的在线监测与故障诊断系统的应用中具有很大的优势和潜力。

关键词： 大型水电机组   推力轴承   运行稳定性   状态监测   故障诊断  

摘要： 在调研的基础上 ,分析了当前大型水电机组推力轴承运行状况及其故障原因 ,并结合电网和水电厂的运行实际 ,按照电力系统实施运行机组状态检修的目的和要求 ,建立了一个大型水电机组推力轴承运行稳定性状态监测及故障诊断系统 ,为轴承分析诊断提供了有效。

关键词： 分布式水电机   故障诊断   集成专家系统   水电厂   人工智能  

摘要： 针对水电机组故障诊断的多样性和复杂性 ,将分布式人工智能技术引入机组故障诊断技术的研究 ,提出一种适用于水电机组的分布式故障诊断专家系统结构和组织方法 ;并在此基础上 ,利用神经网络技术、可视化技术和模糊技术 ,提出了一种新的故障诊断集成知识表示方式和推理策略 ,并已应用于某水电厂分布式故障诊断集成专家系统中。图 4表 2参

关键词： 信息共享   水轮发电机组   故障诊断   数据融合   专家系统   状态监测  

摘要： 对当前水电机组故障诊断系统的现状进行了讨论 ,并且基于数据融合和信息共享的思想 ,提出将状态检修系统与计算机监控系统和信息管理系统相结合的方法 ,基于研究开发了水电机组状态监测与故障诊断系统 ,达到了充分利用现有资源 。

关键词： 专家系统   水电机组   振动   故障诊断  

摘要： 提出了一种开发水电机组故障诊断专家系统的设计思想及实现方法 .通过采用产生式规则来表示知识 ,运用正反向推理机制 ,动态丰富知识库 ,实现水电机组振动的在线 (离线 )监测和故障诊断 ,并提供诊断结果和相应的故障处理措施 ,为水电厂从计划检修向状态检修提供可靠的技术保证 .该系统具有人机界面友好、运行速度快、信息存储量大、开发周期短、易于维护。

关键词： 水电机组   数据融合   分布式网络   故障诊断   状态监测  

摘要： 该文从水电机组的气蚀、振动、轴瓦温度三个方向入手,建立以状态检测为基础、状态分析为重点、故障诊断为目标的状态监测诊断分析系统.该文结构如下:首先,该文介绍了针对水电机组状态监测的内容及体系结构,组建了网络化、社会化的远程故障诊断体系框图.对水电机组需要监测的对象进行分析.其次,基于数字信号分析的故障特征提取方法进行了探讨,就频谱分析的优点和不足进行分析.并且就广为使用的专家系统故障诊断方法进行论述,从数据融合的角度,探讨了数据融合的理论及在故障诊断中的实现方法.同时,还讨论了基于分布式网络的多智能体的故障诊断系统的理论及实现框架.最后,基于客户机/服务器的方式研制了振动监测与故障诊断系统.

关键词： 数据库   专家系统   故障诊断   水电机组  

摘要： 该文研究和论述了数据库和专家系统在水电机组故障诊断中的设计和应用,详细阐明了知识库(包括规则库和事实库)的设计和实现,探索了专家系统推理机制的设计和实现,数据库管理系统的设计和实现,以及数据采集和传输的设计和实现.选择美国Microsoft公司的数据库管理系统SQL Server2000作为知识库的管理系统和构架平台,研究了知识库的结构、知识的优化储存、知识的备份和恢复等内容.选择美国Inprise公司的开发工具Delphi5.0进行专家系统的开发,实现了专家系统正向和反向推理,并将二者有机组合,共同诊断出机组状况.优选了研华工控机作为下位机,Dell微机作为上位机进行数据采集和传输处理的方案.开发了多个数据分析处理工具,方便用户随时掌握机组运行状况,推出机组运行规律,以对规则库进行丰富和完善.研究工作取得的成果运用于工业生产过程,结合多种现代分析和诊断技术,特色鲜明,设计合理,经过江西万安水电厂一年多的测试运行,表明系统运行稳定,可以实现水电机组的状态检测和故障诊断,达到了预期目的.

关键词： 水电机组   故障诊断   知识模型库   神经网络   融合推理  

摘要： 文章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 。