牛征[1]2002年在《热工控制系统在线分析与故障诊断系统的研制》文中进行了进一步梳理本文是在湖南省电力公司科技项目“热工控制系统故障诊断研究”的基础上成文的。本文从应用的角度探讨了火电厂热工控制系统的在线分析与故障诊断实现过程中所涉及的数据获取、诊断策略、实现方法、人机界面等问题。本文首先从理论上讨论了数据获取、执行器典型故障的诊断及控制系统闭环分析等内容；然后重点讲述了“热工控制系统在线分析与故障诊断系统”的软硬件构成、设计方案、软件开发、系统功能以及现场应用情况。目前该系统已经在湖南湘潭电厂投入使用，并取得良好的效果。
王罡[2]1999年在《大型汽轮机组全工况运行热经济性在线分析》文中进行了进一步梳理本文对大型汽轮机组全工况运行热经济性在线分析进行了深入研究，主要集中在以下几个方面： 1．对实时采集的数据的可靠性进行了分析并给出修正措施；对数据通信方面的一些问题进行研究，提出适合网络数据传送的方案。 2．建立了一套以流体网络理论为基础的火电厂热力系统计算的网络法并对图形化建模进行了研究。 3．建立了热经济性在线分析的数学模型，并对建模过程中常见的一些问题进行了研究。 4．引入实时基准工况概念，进行实时耗差分析；对故障诊断系统进行了研究，并对凝汽器和高加的故障进行了诊断分析。 5．对机组全工况运行的热经济性计算方法进行研究，在总结前人研究的基础上提出了确定机组全工况范围运行的热经济性分析的解决方案。 6．使用VC++6.0和SYBASE数据库实现可视化全图形界面软件。
陈晨[3]2006年在《汽轮发电机组远程监测与故障诊断研究》文中研究指明随着我国电力工业科技进步和电力体制改革的变化,发电企业对汽轮发电机组状态监测和故障诊断技术提出了新的要求;现行的设备检修体制已阻碍了电力生产企业效益的进一步提高,采用先进的检修体制已势在必行。振动是汽轮发电机组运行过程中一个非常重要的参数,它直接影响到电厂的经济性和机组的安全运行,本文以分析汽轮发电机组的振动特性为基础,提出了一套完整的汽轮发电机组的在线监测与保护方法(TSI)。汽轮发电机组的振动信号是复杂的,信号中含有多种频率分量,同时伴随着很大的干扰,本文详细分析了汽轮发电机组产生振动的原因,振动信号的频带宽度和波形特点及振动信号的测量方法。本文论证研制了汽机振动监控保护系统,对汽轮发电机组的主轴和轴承振动以及汽轮机低速时的偏心进行在线监视并提供相应的保护措施。整个系统以准16位机(16位的CPU,8位的外部总线)8098为核心组成,其集成度高,速度快。知识库系统是故障诊断系统的核心之一。本文对汽轮发电机组振动故障诊断系统的知识库进行了研究,对诊断模型选择、知识表示、知识库体系结构与知识管理维护等方面的内容进行了探讨。故障监测与诊断系统的开发是一门跨学科、跨研究领域的综合技术。包括了传感器技术、数据采集技术、信号分析与数据处理技术以及数据库、网络信息传输等计算机相关学科技术。一个完善的故障诊断系统可以有效的将故障机理、监测分析、趋势预测等理论应用于现场机组的生产之中,从而避免故障灾害的发生,提高生产的安全性以及生产效率,对国民生产具有现实的指导意义。
余永华[4]2007年在《船舶柴油机瞬时转速和热力参数监测诊断技术研究》文中认为船舶柴油机是船舶的动力之源，是保障船舶安全航行的关键。目前，船舶柴油机正朝着大功率、高强载和智能化方向发展，其中其运行状态的监测诊断系统属于智能化柴油机的叁大核心技术之一，因此开展船舶柴油机运行状态监测诊断技术的研究具有重要的意义。柴油机作为一种复杂的往复动力机械，故障的表现形式多，要实现其综合监测诊断是一项非常复杂的工程，技术难度大。论文作者根据船舶柴油机的结构特点，围绕单缸失火和功率不足等故障，采用理论计算和试验分析相结合的方法，进行了基于瞬时转速法和以示功图为主的热力参数法的船舶柴油机监测诊断技术研究，取得了如下主要研究成果：(1)通过分析基于简化模型的柴油机瞬时转速仿真计算方法的特点和不足，提出了一种基于柔性体模型的柴油机瞬时转速仿真计算方法，即通过建立柴油机及动力装置的轴系当量模型，将包括气缸压力在内的激励力按谐次作用在轴系的质点(惯量)上，求出质点(惯量)的扭角响应再计算其瞬时转速。仿真计算和试验验证对比表明：基于柔性体模型的柴油机瞬时转速计算结果与实际更吻合。考虑不同阻尼大小的仿真计算表明：基于柔性体模型的柴油机瞬时转速计算精度主要与轴系当量系统的刚度和惯量有关。(2)进行了基于柔性体模型的柴油机瞬时转速故障仿真计算，揭示了柴油机单缸功率不足的瞬时转速波动规律，提出了采用最大瞬时转速波动率作功峰值的无量纲参数诊断柴油机单缸功率不足故障，并定位到故障缸的瞬时转速诊断新方法，并在船舶柴油机上得到应用。(3)以6L16／24型船舶柴油机为研究对象，利用AVL Boost软件建立了一维数值模型，试验验证了模型的正确性。在此基础上进行了8种引起柴油机功率不足故障的仿真计算，从理论上分析了不同故障对柴油机缸内气体压力的影响，提取了反映气缸做功能力不足故障的6个示功图性能参数，发现了不同故障对示功图性能参数的影响不同，同一故障不同故障程度对示功图性能参数变化影响基本相同的规律。(4)在虚拟仪器平台下成功研制了具有自主知识产权的船舶柴油机数字化监测诊断系统。该系统采用多参数多方法实现了船舶柴油机缸内工作状态、功率输出、增压器性能、燃油系统和进排气等系统的数字化监测，所有参数通过数据库进行管理。特别是在该系统中开发的柴油机瞬时转速和示功图测量分析软件模块，实现了柴油机瞬时转速和气缸压力示功图的测量分析和性能参数计算。(5)利用船舶柴油机数字化监测诊断系统平台，进行了船舶柴油机瞬时转速和示功图法监测诊断的故障模拟试验研究，研究结果表明：瞬时转速法和示功图法可有效诊断柴油机单缸功率不足的故障，并可定位到故障缸。(6)利用故障仿真计算所确定的单缸功率不足故障与示功图性能参数间的相互关系，应用模糊逻辑推理原理，建立了柴油机模糊诊断系统，可实现船舶柴油机单缸功率不足故障的自动识别，为瞬时转速法和示功图法的工程应用提供了技术支撑。
乔海涛, 冯永新[5]2003年在《大型汽轮发电机组故障诊断技术现状与发展》文中提出目前在国内电厂各类大型汽轮发电机组的运行监测方面,尚有许多机组的监视系统是落后和不完善的。针对这种情况,综述了国内外大型汽轮发电机组状态监测和故障诊断技术现状与发展。介绍了故障机理、故障信息处理技术、故障源分离与定位技术和智能诊断技术的研究历史与现状,以及故障诊断系统的研制历史和振动信号分析技术与发展。最后指出,研究故障发生机理并应用到故障诊断系统中去可以及时发现早期的潜在故障,提高大型机组运行的安全性与可靠性。
刘峰[6]2003年在《基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究》文中研究指明本论文以水轮发电机组振动在线监测与故障诊断为研究对象，以开发水轮发电机组振动神经网络障诊断专家系统为目的。结合盐锅峡水电站5#水轮发电机组的真机试验研究，通过对试验数据的分析和诊断，得出的结论对于水电厂的现场实际具有一定的指导意义。 本文首先论述了水轮发电机组故障诊断的重要意义，详细分析了故障诊断的研究现状及发展趋势，并对故障诊断的应用前景做了进一步分析。通过分析、整理、归纳水轮发电机组振动理论，水轮发电机组的振源以及水轮发电机组部分振动故障的特征，为建立故障诊断专家知识库奠定了基础。其次通过分析建立故障诊断专家系统的目的和任务，将神经网络的理论和方法与专家系统结合后用于水轮发电机组振动故障诊断，建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中的知识获取、知识表示、知识库维护、不精确推理等用神经网络来解决的方法，提出了神经网络的分块技术，并在具体的研究对象：水轮发电机组上加以实现，从而建立开放的水轮发电机组振动故障诊断专家知识库。并采用预制文本法对系统的诊断结果进行了解释。同时分析了系统的硬件结构和实现过程，用面向对象分析方法分析设计故障诊断专家系统，并用软件加以实现。通过进行水轮发电机组真机试验，采用本文所研究的故障诊断专家系统对试验数据进行分析诊断，得出机组的故障为转子不平衡，并建议电厂对机组配重后，再进行动平衡实验。最后对全文进行总结，并分析了系统的不足，阐述了后续的研究工作。
程维华[7]2017年在《基于数据流的汽轮机组故障智能诊断系统的研究》文中进行了进一步梳理汽轮发电机组作为火电厂关键设备,其运行稳定性直接关乎电站的生产成本、发电质量以及整体的安全性。随着发电机组朝着大型化和复杂化方向发展,对象的测点不断增加,将产生大量流动的、连续的、实时的流数据,这些数据蕴含着丰富的设备状态信息,如何在汽轮机组故障智能诊断系统中快速处理这些数据以获取有用信息,对于保障机组设备安全稳定的运行具有重要意义。本文在上述背景下,结合课题"发电机智能诊断子系统",开展了基于数据流的汽轮机组故障智能诊断系统的研究。各个部分的具体研究内容如下:1.从数据流的基本概念出发,介绍了数据流模型和数据流的应用,并在此基础上建立了一个基于数据流技术的汽轮机组故障智能诊断系统模型。同时对系统的功能模块进行了描述,并分析了其中关键的数据流预测模型。2.针对汽轮机组异常检测要解决的问题,构建了小波误差树,实现数据流的快速查询,同时为满足汽轮机组异常检测过程中实时性和准确性的要求,采用基于预测模型的异常检测算法,即通过构建滑动窗口结合高斯回归算法的模型实现汽轮机组的异常检测。并以定冷却水流量的异常为例进行实验验证,实验结果表明,该异常检测算法满足要求。3.基于BP神经网络、支持向量机和深度置信网络叁种预测方法,结合四种特征提取选择方法,开展了汽轮机组故障特征提取的研究,采用滑动窗口结合均匀抽样的方式实现了数据流的实时预测,降低了运行时间,并利用定子线圈出水温度进行实验,实验结果表明,基于预测方法与特征提取选择方法的数据流预测方法满足数据流在预测精度和实时性上的需求,可用于汽轮机组故障智能诊断系统进行数据流预测。4.在上述研究的基础上,设计开发了汽轮机组故障智能诊断系统。通过设计发电机组智能诊断系统的总体结构,并选择相应系统运行环境,实现了实时状态监测、趋势预测、故障诊断等功能。以实际项目为依托,对发电机故障智能诊断系统的开发和数据流技术的研究提供了一些经验和思考。
吴朋[8]2006年在《大型超临界机组先进控制策略研究》文中进行了进一步梳理电力系统在国民经济中有重要作用。我国是世界上主要的煤炭生产大国和消费大国之一,以煤炭为主要一次能源。目前我国全国生产的煤炭约有50%用于发电。所以生产同样多的电量供电煤耗比国际水平竟高出25%之多这不是个一般性的技术问题和经济问题,而是涉及可持续发展战略的大问题。何况我国火电生产的规模还在急剧扩大,国际上的节能降耗水平也在日益提高,降低全国火电煤耗问题急需认真对待。为了实现电力的可持续发展,我国正在利用目前电力供需矛盾缓和的有利时机,抓紧进行火电结构调整,大力推动新技术的采用,淘汰高能耗机组,加强节能环保改造。随着我国电力市场的实际情况和国民经济发展的需要,电站项目朝着高参数、大容量的方向发展已成为大势所趋,近年来超临界锅炉技术在国内得到迅速发展和应用。我国在已掌握制造亚临界300～600MW机组的基础上,正在加快开发、研制超临界机组的步伐,通过引进技术或合作制造,逐步实现国产化和批量化,逐渐提高超临界机组在火电装机中的比重。现在至2010年的“十一·五”期间,国家将以攻关关键技术、发展大型超临界机组为重点来发展和加强发电装备工业。目前,国产大型超临界机组已完成试制并投入运行,即将具有商品化生产能力。超临界火电机组容量指600MW及以上,超临界压力指蒸汽压力从亚临界参数过渡到超临界参数,即主蒸汽压力从17Mpa提高到24～25Mpa;主蒸汽温度从530℃提高到540℃,由一级中间再热改进为两级中间再热,使温度再提高到566℃及以上;供电煤耗小于300克/千瓦时,机组效率比同容量亚临界机组提高2～2.4%。以60万千瓦机组为例,超临界机组比亚临界机组每年可节省约2.5万吨标准煤。大型超临界机组的研制需解决一批重大的关键技术,包括设计技术、生产工艺、材料技术、自动化技术、运行技术。其中自动化技术主要包括超临界机组关键仪表和关键系统控制。仪表和控制系统是超临界机组的重要组成部分。通过研究,600MW超临界机组仪表和控制系统的技术,主要包括:1、超临界机组的分散控制系统(DCS)平台和自动化技术研究;2、超临界机组的管理信息系统(MIS);3、超临界机组的监控系统(SIS);4、超临界机组的全仿真系统;5、超临界机组的辅助控制系统;6、超临界机组的电气控制系统;7、现场总线和超临界高温高压检测仪表。本文研究的主要内容是超临界机组分散控制系统的先进控制策略及其应用。超临界机组由于其压力等级高,工作介质刚性提高,动态过程加快;锅炉为
参考文献：
[1]. 热工控制系统在线分析与故障诊断系统的研制[D]. 牛征. 华北电力大学（河北）. 2002
[2]. 大型汽轮机组全工况运行热经济性在线分析[D]. 王罡. 华北电力大学. 1999
[3]. 汽轮发电机组远程监测与故障诊断研究[D]. 陈晨. 东南大学. 2006
[4]. 船舶柴油机瞬时转速和热力参数监测诊断技术研究[D]. 余永华. 武汉理工大学. 2007
[5]. 大型汽轮发电机组故障诊断技术现状与发展[J]. 乔海涛, 冯永新. 广东电力. 2003
[6]. 基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究[D]. 刘峰. 西安理工大学. 2003
[7]. 基于数据流的汽轮机组故障智能诊断系统的研究[D]. 程维华. 浙江大学. 2017
[8]. 大型超临界机组先进控制策略研究[D]. 吴朋. 重庆大学. 2006
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