【摘 要】
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火电厂风机是电厂的主要辅机之一,其运行的安全可靠性直接影响这电厂的安全经济运行。国内长期以来对火电厂风机这样的重要辅机不够重视,对其运行振动的监测手段、故障诊断技
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火电厂风机是电厂的主要辅机之一,其运行的安全可靠性直接影响这电厂的安全经济运行。国内长期以来对火电厂风机这样的重要辅机不够重视,对其运行振动的监测手段、故障诊断技术和诊断设备研究甚少,仅停留在定期巡回检测、停机检修及事后事故分析的低层次阶段。随着火电厂“厂网分开”、“竞价上网”的开展,如何降低发电成本、提高效益成为火电厂生产运营的焦点。基于这种情况,本文在分析状态监测与故障诊断技术的现状及其发展的基础上,结合实际课题“火电厂风机状态监测与故障诊断系统开发”,开展了如下研究: (1) 查阅国内外相关文献,归纳和整理了风机的常见故障类型、特征及治理措施。在进行现场调研和查阅有关文献的基础上,确定了监测参数和测点配置,分析了监测参数的判断标准,建立了火电厂风机状态监测与故障诊断系统的总体结构。 (2) 研究了火电厂风机模糊故障诊断方法,利用设备运行的动态数据确立故障与故障特征信息之间的模糊隶属函数,据此通过模糊诊断方法识别风机的运行状态,准确定位故障。确定了风机模糊诊断流程后,本文给出了一个现场实例,其诊断结果与现场检查结果基本一致,验证了这种方法用于风机故障诊断有一定的可行性。 (3) 提出了基于神经网络的组合预测方法。根据多项式回归、GM(1,1)模型预测和前馈神经网络预测三种各具特点的预测方法,组合成基于神经网络的组合预侧方法;利用神经网络的高度非线性和极强的自学习能力,有效的避免了组合预测中对于各个预测方法的加权系数的确定这一难点;并且运用主成分分析技术对数据进行预处理,进一步提高了组合预测方法的精度。 (4) 探讨了风机状态监测与故障诊断软件的开发,设计了软件的基本功能模块。
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