電站磨煤機(jī)是鍋爐燃燒制粉系統(tǒng)的核心設(shè)備,其工作狀況對(duì)整個(gè)電廠系統(tǒng)運(yùn)行的安全和經(jīng)濟(jì)性具有重要的影響。研究磨煤機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷方法對(duì)磨煤機(jī)的控制和安全運(yùn)行具有重要的意義。要實(shí)現(xiàn)對(duì)磨煤機(jī)狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和對(duì)磨煤機(jī)故障的準(zhǔn)確診斷,首先要對(duì)磨煤機(jī)的動(dòng)態(tài)特性精確建模。而磨煤機(jī)是一個(gè)具有非線性,時(shí)變,大延遲特點(diǎn)的工業(yè)對(duì)象,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法難以建立能準(zhǔn)確反映磨煤機(jī)特性的數(shù)學(xué)模型�；蚁浣５姆椒ㄍ瑫r(shí)結(jié)合了磨煤機(jī)內(nèi)部過(guò)程的機(jī)理特性和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),能較好地反映磨煤機(jī)大遲延,非線性等特點(diǎn),比純粹基于數(shù)據(jù)的方法具有更高的精度。傳統(tǒng)的基于模型的磨煤機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法是擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)。但在實(shí)際應(yīng)用中,工業(yè)過(guò)程有時(shí)變特性,并存在測(cè)量噪聲和過(guò)程干擾,這可能會(huì)導(dǎo)致擴(kuò)展卡爾曼濾波器發(fā)散,并使估計(jì)值包含較多噪聲成分,產(chǎn)生較大的波動(dòng),降低狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性。這對(duì)磨煤機(jī)的控制和故障檢測(cè)都是不利的。因此需要研究魯棒性和準(zhǔn)確性更強(qiáng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法：滾動(dòng)時(shí)域估計(jì)算法(MHE)。常規(guī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)算法把磨煤機(jī)整體當(dāng)做一個(gè)非線性系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì),本文把磨煤機(jī)整體當(dāng)做分段線性的時(shí)變系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。這樣既能提高估計(jì)的精度,又極大縮減了估計(jì)算法的計(jì)算開銷,使?jié)L動(dòng)時(shí)域估計(jì)算法能夠在線實(shí)施。基于模式識(shí)別的故障診斷診斷方法需要同時(shí)獲取故障數(shù)據(jù)和正常運(yùn)行數(shù)據(jù)才能進(jìn)行故障診斷。本文對(duì)磨煤機(jī)常見故障進(jìn)行建模,并研究了基于殘差的故障診斷方法。本文的方法無(wú)需獲取故障數(shù)據(jù)就能進(jìn)行故障診斷。本文采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對(duì)故障殘差進(jìn)行分析,并采用T2統(tǒng)計(jì)量對(duì)故障進(jìn)行預(yù)報(bào),能夠控制故障的誤報(bào)率和診斷的靈敏度,同時(shí),研究了多尺度小波分析方法在故障分類中的應(yīng)用。本文的主要內(nèi)容包括：1、根據(jù)磨煤機(jī)的質(zhì)量平衡,能量平衡和流體動(dòng)量平衡原理,建立了磨煤機(jī)灰箱模型,采用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和遺傳算法對(duì)灰箱模型的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),并使用不同工況下的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)灰箱模型進(jìn)行驗(yàn)證。2、分析了磨煤機(jī)有哪些重要的不可測(cè)參數(shù)及其對(duì)磨煤機(jī)運(yùn)行的影響,并在此基礎(chǔ)上,研究了基于灰箱模型的狀態(tài)監(jiān)測(cè)算法：擴(kuò)展卡爾曼濾波器和滾動(dòng)時(shí)域估計(jì)。本文首先把磨煤機(jī)整體當(dāng)做一個(gè)非線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)狀態(tài)估計(jì)算法,并通過(guò)仿真對(duì)EKF算法和MHE算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證MHE算法的優(yōu)越性。然后,本文把磨煤機(jī)作為分段線性的時(shí)變系統(tǒng)設(shè)計(jì)MHE算法。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)算法結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和分析。3、分析了磨煤機(jī)常見故障的特征,并對(duì)幾種常見故障進(jìn)行模擬,采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)故障殘差進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的早期預(yù)報(bào),在故障預(yù)警后,采用多尺度小波分析方法對(duì)輸出殘差的趨勢(shì)進(jìn)行分析,并根據(jù)殘差的趨勢(shì)對(duì)故障類型進(jìn)行判斷。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TM621
【部分圖文】：

ｒ２統(tǒng)計(jì)量對(duì)故障早期進(jìn)行預(yù)警；用多尺度小波分析方法提取分析殘差變化趨勢(shì)，判斷故??障類型。第五章，總結(jié)全部的工作內(nèi)容，分析方法的不足指出和進(jìn)行展望。??論文的總體結(jié)構(gòu)如圖１－１所示。??４??

則把該個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值設(shè)置為一Ｊ．。Ａ．。??１?＋?Ｆ?（６＞，ｚ?）??（ｄ）對(duì)整個(gè)種群依次執(zhí)行選擇、交叉和變異運(yùn)算。??（ｅ）判斷是否滿足算法的終止條件（達(dá)到最大遺傳代數(shù)）。若不滿足．則轉(zhuǎn)步驟（Ｃ）。??改進(jìn)遺傳算法的全部流程如圖２－２所示。算法總共有Ｈ層嵌套的循環(huán)。第一層循環(huán)??是根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)采樣時(shí)刻ｉ的適應(yīng)度值，并把它加到適應(yīng)度函數(shù)累計(jì)值上。第??

Ｂ?口；。?０４／０５／１６??圖２－４?ＮＴＢＡ化測(cè)點(diǎn)參數(shù)列表??本文需要的測(cè)點(diǎn)參數(shù)列表如下：??表２－２測(cè)點(diǎn)參數(shù)列表??編Ｉ測(cè)點(diǎn)名稱?Ｉ測(cè)點(diǎn)位置??號(hào)??１?＃３Ａ?給煤機(jī)瞬時(shí)流量?ＤＰＵ１００８．ＳＨ０００５．ＡＡＬＭ０１１４０４．ＩＮ?ｔ／ｈ??２?Ｉ?＃３Ａ?磨煤機(jī)一次風(fēng)流量（計(jì)算）?Ｉ?ＤＰＵ１００８．ＳＨ００４１．ＡＡＬＭＡＭＹＣＦＵＮ?ｔ／ｈ??１４??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2846642