基于LVQ网络的水电机组振动多故障诊断方法

提出了应用学习矢量量化神经网络诊断水电机组的多故障,可避免BP神经网络容易陷入局部最小与学习速度缓慢的问题。通过算例仿真检验,该网络能够有效地识别并分离出各种故障类型。     

水电机组状态监测与故障诊断

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.     

水电机组状态监测与故障诊断系统

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。     

基于CNN-BiGRU的水电机组振动趋势预测

水电机组振动信号是健康状态评价和劣化预警的重要内容,准确预测机组振动变化趋势可以提高机组运行的安全性和可靠性。针对目前单一模型难以获得最优预测结果的问题,提出了一种CNN-BiGRU组合模型振动预测方法。首先,利用卷积神经网络（CNN）提取数据局部特征,然后,将其与双向门控循环单元（BiGRU）网络并行,构建出CNN-BiGRU组合预测模型。该模型旨在通过将CNN的自适应提取局部信息能力与BiGRU的时间系列预测优势相结合,提高预测精度和通用性。最后,以国内某水电站机组轴向振动峰峰值进行预测研究,结果表明,所提模型可有效预测机组振动变化趋势,为水电机组振动预测提供一种新思路。     

NuDAM系列模块在水电机组效率监测系统中的应用

水力发电机组效率监测是水电站实现经济运行及机组状态检修的基础.在本效率监测系统中,模拟量及开关量的采集采用的是NuDAM系列模块.介绍了NuDAM系列模块的外部特性及与Windows系统通讯的方式.与数据采集卡相比较,采用NuDAM模块可简化编程量和编程难度,并且使用方便,采集速率快,精度高,运行稳定可靠.NuDAM系列模块在效率在线监测系统中的成功应用具有推广价值.     

EEMD多尺度熵和ELM在水电机组振动信号特征提取中的应用

机组的状态评价及故障诊断基于信号特征提取,水电机组非平稳、非线性振动信号的特征提取是水电领域研究热门.提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和多尺度熵(MSE)的水电机组振动信号特征提取方法,采用极限学习机(ELM)实现模式识别.对降噪后水电机组振动信号进行EEMD分解,并根据峭度—标准相关系数指标筛选有效本征模态...     

NuDAM系列模块在水电机组效率监

水力发电机组效率监测是水电站实现经济运行及机组状态检修的基础。在本效率监测系统中，模拟量及开关量的采集采用的是NuDAM系列模块。介绍了NuDAM系列模块的外部特性及与Windows 系统通讯的方式。与数据采集卡相比较，采用NuDAM模块可简化编程量和编程难度，并且使用方便，采集速率快，精度高，运行稳定可靠。NuDAM系列模块在效率在线监测系统中的成功应用具有推广价值。     

基于小波包分析的水电机组振动信号去噪研究

水电机组有80%故障都可以在振动信号中有体现,研究振动信号很有必要。文章将小波包分析技术应用于水电站机组振动信号去噪,概述了小波包去噪的原理和步骤,通过实际电站运行数据的采用,应用matlab软件编写程序,实现水电机组振动信号的信噪分离。实验表明,小波包分析消噪消去的能量较多,费时较短,去噪后信号光滑,取得了较好的去噪效果。     

基于EEMD-GA-BP的水电机组状态趋势预测

电厂、电网的安全稳定与水电机组的运行状态息息相关.机组状态趋势预测弥补了故障诊断作为事后决策的不足,通过预测提前发现故障征兆,可以避免事故发生.本文结合EEMD和神经网络理论,提出了一种水电机组状态趋势预测模型.以国内某两电站的机组振动状态趋势预测为例,首先对机组振动信号进行EEMD分解,其次利用GA-BP预测模型预测...     

微型水电机组的简易安装法

微型水电机组的简易安装法朱树勋（浙江省瑞安市水利电力局３２５２００）关键词微型水电机组，施工，简易安装法０前言目前小型同轴水电机组的安装一般都采用预留孔法。预留孔法的优点是同轴调正余地较大，便于安装施工，但缺点是安装工期较长，需待机墩一期混凝土凝固后...     

基于粗糙集和遗传算法的水轮发电

针对水轮发电机组故障监测中的大量数据，为了提高故障诊断效率,考虑将粗糙集理论和遗传算法引入水轮发电机组故障诊断中。利用粗糙集获取水轮发电机组故障信息决策表，再用遗传算法的全局搜索技术，对决策表进行约简，找出对故障分类起主要作用的特征，并提取诊断规则。通过对具体诊断实例研究表明：该方法在水轮发电机组故障诊断中具有较高的可行性和有效性。     

基于支持向量机的水电机组故障诊断

针对水电机组故障样本少的问题,将支持向量机引入水电机组故障诊断研究,提出一种结合小波频带分解与最小二乘支持向量机的水电机组故障诊断模型。基于机械设备“能量-故障”映射关系,运用小波分解提取机组振动信号各频带能量特征值,然后将能量特征值输入到多分类的支持向量机,实现对机组不同故障类型的识别。通过实验信号分析,表明将小波能量提取与支持向量机结合进行水电机组故障诊断是可行有效的,并具有较高的故障分辨能力,为水电机组故障诊断提供了新的方法和思路。     

基于Flowmaster2的水轮发电机组

为了方便快捷地仿真水电站水力动态特性,提出了一种基于Flowmaster2软件的仿真新方法。按 Flowmaster2软件要求推导出了建立水电仿真系统过程中最关键部件——水轮发电机组的数学模型,详细介绍建立其仿真模型的步骤和编程方法。通过对一混流式水轮机组进行了建模,表明文中的方法能够方便快捷地实现水电站水力系统仿真建模,为大型水利水电工程数字仿真奠定了必要的基础。     

大型水轮发电机组转动部件的振动特性分析

结合映秀湾水轮发电机组转动部件的安全运行要求,建立其转动部件的动力学分析模型,针对其正常运行工况和飞逸工况采用商用软件进行转动部件的振动特性分析,分析计算发电机组转动部件的弯振、扭振和竖振的固有频率和临界转速等模态特性.通过和机组转动部件运转特性的比较和分析,来评估水轮发电机组转动部件的运行可靠性.     

水轮发电机组便携式实时数据分析

在水轮发电机组的振动监测中，为了能在数据采样实时观察数据波形并保存数据的同时，又可进行在线式的数据分析，研制了便携式实时振动监测系统。介绍了虚拟仪器开发平台LabWindows/CVI在水轮发电机组实时振动监测系统中的应用,讨论了该系统的硬件、软件体系、结构和功能。     

基于模糊专家系统的故障诊断方法研究

随着汽车发动机技术的发展,汽车的安全性、可靠性和操控性得到了极大的改善,使汽车的复杂程度越来越高。为此,开发了基于汽车发动机故障诊断专家系统,介绍了系统的基本结构及其开发方法,重点描述了模糊知识的表示、知识的管理以及推理机制的构成。经过多次使用证明,该专家系统具有非常高的使用价值。     

汽车发动机故障诊断研究的理论与方法

随着现代社会汽车制造技术的不断研究与完善,汽车工艺的不断提升,建立更加合理、更加科学、更加完善的系统汽车故障诊断理论体系成为发展的必要趋势。文章对汽车发动机故障诊断的理论和方法进行分析研究,分别从信号处理、模糊故障诊断、知识等方面进行分析和探讨,望对以后发动机故障的诊断研究提供帮助。     

基于神经网络逆控制方法的水轮发电机组非线性控制器仿真研究

基于水轮发电机组刚性水击模型和神经网络逆系统控制方法,在分析励磁与导叶系统可逆性的基础上提出了一种新的水轮发电机组解耦控制器设计方法.理论分析和仿真结果表明该控制策略较好的解决了水轮发电机组控制时存在的多变量、非线性、强耦合问题;实现了系统的动态解耦控制,具有较好的适应性和鲁棒性,因此可有效增强输电系统的暂态稳定性.     

模糊灰关联分析法在柴油机故障诊断中的应用

传统的灰色关联度故障诊断方法,由于存在故障诊断的模式向量中参数量纲不同、数量级差异等缺点,可能导致诊断结果存在较大的误差.为此,将模糊理论的隶属函数引入到灰色关联分析法中,提出了模糊灰关联分析法,采用模糊相对隶属度对诊断参数进行了规格化处理;同时,在此基础上求得模糊灰关联度向量;最后,根据择大原则达到诊断识别的目的.通过柴油机故障诊断的实例分析,证明该方法具有简单可靠、适应性强且诊断精度高等一系列优点.     

水电机组效率在线监测系统

水电机组效率在线监测系统在水电厂运行中具有十分重要的意义，是水电站实现经济运行及机组状态检修的基础。介绍了利用AdLink NuDAM系列模块进行数据采集的方法，以及效率在线监测系统中参数监测、数据录入、处理、打印、报表、曲线绘制、参数设置等各项功能。介绍了NuDAM与微机通讯方式、数据保存以及利用最小二乘法绘制机组动力特性曲线的方法。运行实例表明该系统运行稳定可靠。