基于BP網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)調(diào)速器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷.pdf

1、水輪機(jī)調(diào)速器是水輪發(fā)電機(jī)組進(jìn)行負(fù)荷和頻率調(diào)節(jié)的重要部分,水輪機(jī)調(diào)速器的是否正常運(yùn)行嚴(yán)重影響著發(fā)電機(jī)系統(tǒng)乃至整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)的安全、優(yōu)質(zhì)和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。所以，對(duì)水輪機(jī)調(diào)速器實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修是充分發(fā)揮水電廠效益的重要因素。為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的“狀態(tài)檢修”這一目標(biāo),必須對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷和狀態(tài)評(píng)估。因此，狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷是狀態(tài)檢修的核心問(wèn)題，是從本質(zhì)上實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修的主要技術(shù)保障，先進(jìn)的監(jiān)測(cè)、診斷、分析技術(shù)是實(shí)施狀態(tài)檢修的必要手段。所以，要完善狀態(tài)檢修工作，必須

2、加強(qiáng)對(duì)狀態(tài)檢修工作中的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)的組織、改進(jìn)等工作的研究。
　　 本文首先介紹了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的內(nèi)涵，分析了國(guó)內(nèi)外狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)的研究狀況。人工智能理論和計(jì)算機(jī)的發(fā)展為基于參數(shù)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方法提供了重要的先決條件。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為當(dāng)前故障智能診斷的主要方法之一，其中應(yīng)用最多的是前向多層網(wǎng)絡(luò)，在學(xué)習(xí)過(guò)程中采用了BP算法進(jìn)行模糊推理診斷。
　　 然后本文重點(diǎn)研究了如何應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理

3、論實(shí)現(xiàn)對(duì)水輪機(jī)調(diào)速器的狀態(tài)識(shí)別問(wèn)題。本論文對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基本原理和學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了深入研究，并且在對(duì)水輪機(jī)調(diào)速器各部分結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于參數(shù)的水輪機(jī)調(diào)速器狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方法。尤其是對(duì)接力器反應(yīng)時(shí)間常數(shù)的辨識(shí)，解決了水輪機(jī)調(diào)速器測(cè)試裝置中的一個(gè)難題。
　　 本文論述的主要工作有，設(shè)計(jì)出了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)調(diào)速器狀態(tài)辨識(shí)實(shí)現(xiàn)模型，提出了總體設(shè)計(jì)方案。解決了狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的一系列數(shù)據(jù)處理