發(fā)布時間：2021-01-22 00:57

　　隨著我國能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的逐步推進,新能源裝機規(guī)模不斷增大,大容量汽輪發(fā)電機組需要承擔(dān)調(diào)峰任務(wù),使其運行工況多變;同時,串聯(lián)電容補償、高壓直流輸電等電力電子裝置在電網(wǎng)中廣泛應(yīng)用,使電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜。在機電網(wǎng)多因素耦合作用下,汽輪發(fā)電機組發(fā)生各類故障的風(fēng)險增大。本文在深入分析汽輪發(fā)電機組典型故障機理的基礎(chǔ)上,結(jié)合信號分析、人工智能等理論和技術(shù),研究了面向工程實踐的汽輪發(fā)電機組故障診斷方法及系統(tǒng),對于保證其安全和高效運行具有重要意義。首先,結(jié)合系統(tǒng)理論以及復(fù)雜設(shè)備的故障特點,分析了復(fù)雜設(shè)備故障形成和演化的共性規(guī)律。在其指導(dǎo)下,靈活運用故障模式及影響分析（Fault Mode and Effect Analysis,FMEA）和故障樹分析（Fault Tree Analysis,FTA）技術(shù),融合汽輪發(fā)電機組運行中涉及的各類專業(yè)知識,對機組11大類、31小類典型故障的因果鏈、故障影響、處理措施和故障特征進行了分析,獲得了故障的多元診斷信息。故障診斷問題中的大數(shù)據(jù)不但要注重數(shù)據(jù)量,還應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)的全面性,研究得到的故障知識是診斷大數(shù)據(jù)的重要組成部分。其次,結(jié)合故障機理中關(guān)于識別特征的分析結(jié)果,研究了... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：170 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 故障和健康、故障診斷和健康評價
    1.3 故障診斷理論與技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 故障機理研究現(xiàn)狀
        1.3.2 故障特征提取研究現(xiàn)狀
        1.3.3 故障診斷方法研究現(xiàn)狀
        1.3.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用
    1.4 本文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第2章 汽輪發(fā)電機組典型故障機理分析
    2.1 引言
    2.2 從系統(tǒng)論看故障形成和演化
    2.3 汽輪發(fā)電機組故障機理分析方法
    2.4 故障因果鏈分析
        2.4.1 轉(zhuǎn)子（軸系）質(zhì)量不平衡故障分析
        2.4.2 聯(lián)軸器不對中故障分析
        2.4.3 轉(zhuǎn)軸碰磨故障分析
        2.4.4 轉(zhuǎn)子彎曲故障分析
        2.4.5 支撐松動故障分析
        2.4.6 支撐系統(tǒng)結(jié)構(gòu)共振故障分析
        2.4.7 自激振動故障分析
        2.4.8 隨機振動故障分析
        2.4.9 電磁激振故障分析
        2.4.10 扭轉(zhuǎn)振動故障分析
        2.4.11 轉(zhuǎn)子裂紋故障分析
    2.5 故障特征分析
        2.5.1 振動頻率特征分析
        2.5.2 振動趨勢特征分析
        2.5.3 相關(guān)關(guān)系特征分析
        2.5.4 不同轉(zhuǎn)速時的振動特征分析
        2.5.5 運行階段同故障關(guān)系
        2.5.6 設(shè)備結(jié)構(gòu)同故障關(guān)系
        2.5.7 其他特征
    2.6 故障后果及處理措施分析
    2.7 本章小結(jié)
第3章 汽輪發(fā)電機組典型故障特征提取方法研究
    3.1 引言
    3.2 振動波形特征提取
        3.2.1 彎振信號的頻域特征提取
        3.2.2 扭角信號的頻域特征提取
        3.2.3 扭振阻尼特性識別
        3.2.4 案例分析
    3.3 限值特征提取
        3.3.1 限值特征涉及的參數(shù)
        3.3.2 限值特征提取的思路
        3.3.3 模型和算法
        3.3.4 案例分析
    3.4 趨勢特征提取
        3.4.1 趨勢特征提取方法
        3.4.2 案例分析
    3.5 相關(guān)關(guān)系特征提取
    3.6 其他特征提取
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的汽輪發(fā)電機組故障診斷
    4.1 引言
    4.2 機組故障診斷思維方式
        4.2.1 機組故障以及特征的表現(xiàn)形式
        4.2.2 故障診斷基本思路
    4.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識
        4.3.1 貝葉斯定理
        4.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念
        4.3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理
    4.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于機組故障診斷
        4.4.1 診斷網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        4.4.2 故障診斷流程
    4.5 案例分析
        4.5.1 低速晃擺運行階段診斷案例
        4.5.2 啟機運行階段診斷案例
        4.5.3 帶負(fù)荷運行階段診斷案例
    4.6 本章小結(jié)
第5章 汽輪發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研發(fā)
    5.1 引言
    5.2 監(jiān)測和診斷系統(tǒng)的多智能體模型
    5.3 監(jiān)測和診斷系統(tǒng)的功能設(shè)計
        5.3.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)功能設(shè)計
        5.3.2 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)功能設(shè)計
        5.3.3 故障診斷系統(tǒng)功能設(shè)計
        5.3.4 健康評價系統(tǒng)功能設(shè)計
    5.4 監(jiān)測和診斷原型系統(tǒng)
    5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 論文的主要創(chuàng)新點
    6.3 有待進一步開展的工作
參考文獻
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
攻讀博士學(xué)位期間參加的科研工作
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[3]基于模型的重型燃?xì)廨啓C氣路故障診斷研究[D]. 蒲星星.清華大學(xué) 2013
[4]混合智能技術(shù)及其在故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 雷亞國.西安交通大學(xué) 2007



本文編號：2992227