基于特征的水电机组状态趋势预测

【摘要】：随着机械工业的进一步发展,水电机组越来越朝着大型化和高度自动化方向发展,机组故障对生产造成的影响也越来越大,因此对水电机组的工作状态和故障判断和预测变得越来越重要。为了保证水电机组长期、稳定地安全运行,需要对其运行状态和长期发展趋势进行监测和预报,按状态对机组实行超前管理和预知维护,以便做到防患于未然,减少突发故障和降低维修费用,给企业和社会带来经济效益。 本文首先分析了水电机组的振动特性,以及振动故障的识别和诊断。在此基础上根据负荷将水轮机运行工况划分为小负荷、涡带、稳定负荷等几个区域。然后运用小波包分解原理提取出各工况的特征值,将其作为BP 网络的输入向量,形成与工况的对应关系。 文章的最后根据历史和现在的已知的振动参数的数值,建立预测模型,然后根据其变化趋势分析机组未来一定时间区间的状态(正常、异常或故障),进而与振动评价标准比较,掌握机组状态变化的规律,从而判断机组是否处于控制范围之内,并早期发现机组异常,及时采取对策,有利维修决策和过程控制。 【关键词】：水电机组 状态检修 特征提取 状态识别 神经网络 趋势预测
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TV734
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-12
• 1.1 水电机组状态检修技术的研究目的和意义7-8
• 1.2 水电机组状态检修技术的发展概况8-9
• 1.3 趋势预测的内容及实施方法9-11
• 1.4 论文的主要内容11-12
• 2 水电机组的振动特征及状态识别12-21
• 2.1 概述12
• 2.2 水电机组的振动特征12-17
• 2.3 水电机组信号处理的主要内容17-21
• 3 基于小波包变换的水电机组振动信号的能量特征提取21-37
• 3.1 概述21
• 3.2 小波变换简介21-29
• 3.3 小波包变换简介29-31
• 3.4 小波包在能量特征提取中的应用31-37
• 4 基于神经网络的工况识别37-45
• 4.1 标准的BP 算法及其改进算法37-40
• 4.2 网络参数的选择40-41
• 4.3 识别网络模型的建立及应用41-45
• 5 基于神经网络的状态趋势预测45-57
• 5.1 设备状态预测的主要方法及神经网络预测方法的提出45-46
• 5.2 神经网络趋势预测的基本概念46
• 5.3 大型旋转机械的故障发展趋势的特征及预测策略46-48
• 5.4 趋势预测模型的设计48-57
• 6 结论57-59
• 6.1 结论57-58
• 6.2 改进及展望58-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-64
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文64-65
• 附录2 研究生期间参加的课题项目65

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