汽轮发电机组远程智能故障诊断系统

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 汽轮发电机组是电力工业生产的关键设备之一,一旦发生故障将造成严重的社会影响并带来巨大的经济损失。为了保证机组正常高效地运行,必须对其状态进行有效地监测和诊断。机组出现异常时,轴系振动是最为直接和有效的故障征兆之一。
    通过轴系振动对机组进行状态监测和故障诊断,是一门综合性技术,对诊断技术人员要求非常高,而现场运行监控人员的专业知识和运行经验有限,往往对实际发生的故障无法处理。因此,探讨开发实用的智能故障诊断技术和系统十分必要。在互联网技术、故障诊断技术以及神经网络技术快速拓展的今天,探讨开发基于人工神经网络技术和互连网技术的远程智能故障诊断系统成为可能。目前,国内机组上安装远程智能诊断系统较少,投入使用的情况和效果更不理想,远远没有达到远程自动诊断系统的要求,不能为运行人员和生产管理人员提供有效的诊断帮助。因此,探讨汽轮发电机组振动智能故障诊断的实用技术,开发机组振动远程智能诊断系统,是非常必要的。
    本文将人工神经网络技术与面向对象技术相结合,构建具有4个征兆群和5个BP网络组成的汽轮发电机组振动智能故障诊断神经网络系统,探讨机组振动频谱征兆的自动提取方法。给出了基于频谱征兆的不完全征兆综合故障诊断实例,验证了本文方法的可行性和实用性。在此基础上,采用浏览器/ 服务器模式和Java技术,开发汽轮发电机组远程智能故障诊断系统,介绍了系统结构、功能模块以及服务器和客户端设计和实现方法。
    故障诊断是在一定的检测策略的指导下实施对被诊断系统的自动检测。机组转子的振动是评估机组运行状态的一个重要而关键的控制指标,通过对机组振动进行监测分析与诊断,及早发现故障隐患,将故障消除在萌芽状态,是十分重要而又有效的方法。 智能故障诊断技术是近年来拓展起来且远未达到完善的技术。以数值计算和信号处理为核心的诊断过程被以知识处理和知识推理为核心的诊断过程所代替,智能故障诊断成为当前诊断技术的拓展方向。诊断系统的智能就是它有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息,从而对给定环境下的诊断对象进行正确的状态识别、诊断和预测的能力。获取、传递、处理、再生和利用信息的能力越强,诊断系统的智能水平就越高。

[正文图表略.]
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