水电机组稳定性监测及运行性能分析方法研究

【摘要】：水电在我国能源经济中占据重要的地位，是应对我国能源需求井喷，发展可再生能源的重要选择。随着我国水电事业的大力发展，水电机组也向着大容量、大尺寸方向发展，水电机组运行的稳定性显得尤为重要。状态检修开始逐步改进，故障诊断的方法日益丰富。本课题开发的水电机组稳定性监测系统可以实时监测机组运行状态，为最终实现机组的智能诊断提供技术支撑。 该稳定性监测系统以Visual C++6.0为开发平台，采用C/S模式，能够实现局域网内数据共享。该系统具有实时显示波形以及特征值功能，并且能够事故追忆，为水电厂安全性和经济性的提高发挥重要作用。 提出了基于PSO-BP的轴心轨迹识别方法。该识别方法是基于信息融合的理论基础，通过改进的Hu不变矩和仿射不变矩组合构成新的组合不变矩，并将其作为描述水电机组轴心轨迹的特征向量，然后采用经过PSO优化过的BP神经网络进行识别，最后达到识别轴心轨迹的目的。为查找水电机组的故障提供指南。 提出了基于EMD-FFT的振动信号检测方法。该方法是融合FFT和EMD经验模态分解的一种新的时频分析方法，首先利用EMD的时频聚焦性，自适应的将原始信号进行平稳化分解，然后从各阶IMF分量中捕获非平稳信号的突变成份发生时段，最后通过FFT获得该时段原始信号的频率与幅值信息，准确获取非平稳信号的时间-瞬时频率-瞬时幅值。 【关键词】：水电机组 稳定性监测 PSO-BP EMD 故障诊断
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TV736
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 选题意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.3 本文主要工作14-15
• 2 水电机组稳定性监测系统构建15-24
• 2.1 网络拓扑结构15-18
• 2.2 数据库设计18-21
• 2.3 实例21-23
• 2.4 小结23-24
• 3 水电机组轴心轨迹自动识别24-37
• 3.1 轴心轨迹的识别方法24-25
• 3.2 组合不变矩的构造25-28
• 3.3 PSO-BP 的自识别流程28-30
• 3.4 仿真及应用实例30-36
• 3.5 小结36-37
• 4 水电机组振动信号检测37-47
• 4.1 EMD 分析方法37-38
• 4.2 EMD-FFT 时频分析方法38-40
• 4.3 仿真及应用实例40-46
• 4.4 小结46-47
• 5 总结与展望47-49
• 5.1 全文总结47-48
• 5.2 工作展望48-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-54
• 附录 （已收录的论文）54

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