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文檔簡介
1、電力工業(yè)的迅速發(fā)展,對汽輪發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)提出了高的要求。本論文就機組振動故障特征自動提取、振動異常檢測、振動故障趨勢預(yù)測、多征兆故障診斷以及機組遠程監(jiān)測診斷等幾個影響故障診斷技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)進行了詳細研究,取得了一定的成果。 分析了發(fā)電機組振動故障及征兆的特點,研究了故障征兆自動提取方法,采用Mann-Kendall檢驗、EMD分解、相關(guān)系數(shù)法、不變矩理論對趨勢型征兆、相關(guān)性征兆以及轉(zhuǎn)子軸心軌跡圖形類征兆進行了
2、提取。將統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的研究成果-支持向量機(SVM)應(yīng)用于機組振動異常檢測、振動趨勢預(yù)測及診斷故障中。分析了One-Class SVM異常檢測的基本原理,提出了發(fā)電機組振動異常檢測One-Class SVM方法,僅通過對正常運行狀態(tài)樣本的學(xué)習(xí),就可以達到對機組振動異常的準確識別,解決了生產(chǎn)中機組異常振動訓(xùn)練樣本缺乏問題;與FuzzyARTl及ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較試驗結(jié)果進一步證實了該方法的有效性;提出了一種核聚類二叉樹型多類SVM
3、算法,采用遺傳算法對模型參數(shù)進行選擇,將其應(yīng)用在發(fā)電機組多征兆故障診斷中,試驗表明該方法具有較高的故障識別率,縮短了模型學(xué)習(xí)需要的時間,并解決了one-against-one等多類學(xué)習(xí)方法存在的拒分類問題;利用One-Class SVM的一類樣本學(xué)習(xí)能力,提出一種新的機組振動故障診斷動態(tài)模型,解決了其它故障診斷系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)固定,無法對新增故障進行診斷的問題,實現(xiàn)了對未知新故障和復(fù)合故障的正確識別和學(xué)習(xí),擴充了故障診斷系統(tǒng)的功能;研究了支
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