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1、水輪發(fā)電機組是大型機電能量轉(zhuǎn)換裝置,其運行狀態(tài)關(guān)系到水電廠能否安全、經(jīng)濟的供電。近百年來,以統(tǒng)計理論為基礎(chǔ),按計劃定期進行小修、中修、大修的維修體制,普遍存在著過維修和不足維修現(xiàn)象,特別是近年來隨著水輪發(fā)電機組的巨型化,這種維護體制更加暴露出嚴(yán)重的弊端。因此,實現(xiàn)有效的機組狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,提高維修的針對性,不僅對電力工業(yè),而且對整個國民經(jīng)濟都有重要的影響。 本文論述水輪發(fā)電機組故障診斷和在線監(jiān)測的重要意義,分析故障診斷的研究
2、現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,并對故障診斷的應(yīng)用前景做進一步分析。在概述水輪機的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,在研究了故障診斷常用的方法后,提出使用模糊專家系統(tǒng)對設(shè)備進行診斷分析,從而將人工智能技術(shù)與故障診斷技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)更精確的故障診斷,根據(jù)水輪發(fā)電機組振動故障特點,提出了一種基于模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的混合智能診斷方法。本文中給出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機組故障診斷專家系統(tǒng),實例仿真結(jié)果驗證了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于水輪發(fā)電機組振動故障診斷專
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