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基于信息熵理论和Parks聚类分析的水电机组振动故障诊断

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:12:42
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基于信息熵理论和Parks聚类分析的水电机组振动故障诊断【摘要】:针对水电机组振动故障与征兆之间复杂的非线性关系,将经过整理的水电机组典型故障分别作为标准故障类,每个标准故障类和它

【摘要】:针对水电机组振动故障与征兆之间复杂的非线性关系,将经过整理的水电机组典型故障分别作为标准故障类,每个标准故障类和它所对应的具有代表性的特征参数构成故障类特征向量,建立标准故障特征参数矩阵。采用信息熵理论和Parks聚类分析方法对待检样本进行聚类分析,从而辨识出待检样本最有可能属于哪个故障类,即最有可能是哪种故障。通过实例检验表明理论计算与现场检查结果相符,证明该方法能有效地确定故障类型和发生故障的部位,适合于故障诊断中自动模式识别,具有良好的实际应用前景,为水电机组状态监测及故障诊断提供了一种新途径。 【作者单位】: 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】水电机组 振动故障诊断 信息熵理论 Parks聚类分析
【基金】:国家自然科学基金项目(50579022) 国家自然科学基金重点项目(50539140) 科技部水利部公益性行业科研专项经费项目(200701008)
【分类号】:TM312
【正文快照】: 引言随着水电机组单机容量的增大,为了保障水电厂及其互联电网的安全和稳定,需要对发电机组的维护和管理提出更高的要求。振动值是水电机组重要的质量指标,由于缺乏对实际机组动态水力负荷的可靠计算方法,对机组进行振动可靠性计算是比较困难的,因而对大型水电机组振动问题进

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