【摘 要】
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随着国民经济的高速发展,我国发电设备总装机容量和发电量已占世界第二位,电力生产已发展为超高压、大容量、多机互联系统,200MW,300MW及以上容量的大型发电机己成为电网的主
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随着国民经济的高速发展,我国发电设备总装机容量和发电量已占世界第二位,电力生产已发展为超高压、大容量、多机互联系统,200MW,300MW及以上容量的大型发电机己成为电网的主力机组。据国家电力公司可靠性中心统计,经过不断努力,近年来国产200MW、300MW机组的能效可用率已有很大程度的提高,但大型汽轮发电机组事故还屡有发生。由于运行部门人为的误操作、监调不当、维护管理不当以及检修质量不良等导致汽轮发电机组发生事故的情况也占相当大的比例。大型汽轮发电机组发生事故后,不仅维修耗资巨大,给电厂和电网造成较大的经济损失,而且一旦发展成较严重的事故,必然影响到国民经济其它部门的正常运转,造成很大的社会经济损失。所以,利用发电厂现有的监测系统,研制汽轮发电机组故障诊断系统和维修决策系统,不仅是电力生产发展的必然趋势,还具有极大的经济价值和社会效益。
本文参考当前故障诊断和专家系统研究的最新成果,针对本人单位的汽轮发电机组的实际应用情况,对该汽轮机组的故障诊断和智能决策系统进行研究。本文首先根据他人与自己的现场经验对汽轮机组振动故障汇总,总结出汽轮机组可能的振动故障种类;完成了汽轮机组故障诊断系统的设计,确定了系统的详细结构和网络方案。然后根据汽轮发电机组振动故障特点,提出了一种基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的混合智能诊断方法。给出了基于模糊神经网络的汽轮发电机组故障诊断专家系统结构,故障征兆的模糊处理方法,以及故障诊断模糊神经网络的结构和学习算法,实例仿真结果验证了模糊神经网络用于汽轮发电机组振动故障诊断专家系统的合理性与可行性。最后完成了汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统的软件开发,实现了数据采集和信号分析功能、实时状态监测和报替功能、振动分析功能、故障诊断功能等功能。
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