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基于人工神经网络的故障诊断方法的研究及应用

作　者: 任燕燕
导　师: 戴毅姜
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 凝汽器故障诊断故障特征知识库神经网络
分类号: TM621.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

本文的主要工作是将人工智能的故障诊断方法应用于火力发电机组的现场设备中,主要研究基于神经网络的故障诊断理论和方法,并将其应用于火电厂的凝汽系统中。在火电机组凝汽系统分析型模型的基础上,对凝汽器典型故障进行总结,提取故障样本知识,从而得出工程实用的故障知识库。本文在原始BAM神经网络的基础上,经过算法改进形成提取强化系数的多重训练双向联想记忆神经网络。在已有完善故障特征知识库的基础上,用改进的双向联想记忆神经网络建立针对知识库的故障诊断模型,用仿真实验证明了该故障诊断方法的可用性和有效性。

全文目录

摘要  4
ABSTRACT  4-7
第一章引言  7-20
  1.1 选题背景及意义  7-8
  1.2 火电厂热力系统故障诊断的研究现状及存在问题  8-11
    1.2.1 国外火电厂热力系统故障诊断的研究现状  8-9
    1.2.2 国内火电厂热力系统故障诊断的研究现状  9-11
    1.2.3 火电机组热力系统故障诊断中存在的问题  11
  1.3 故障诊断常用的方法  11-14
    1.3.1 基于信号处理的方法  12-13
    1.3.2 基于解析模型的方法  13
    1.3.3 基于离散事件的方法  13
    1.3.4 基于知识的方法  13-14
  1.4 火电机组仿真技术发展状况及其在故障诊断中的应用  14-17
    1.4.1 火电机组仿真技术发展状况  14-15
    1.4.2 火电机组仿真在故障诊断中的应用  15-17
  1.5 基于神经网络的故障诊断方法  17-18
    1.5.1 神经网络的发展与研究现状  17
    1.5.2 神经网络应用于故障诊断的优势  17-18
  1.6 本文完成的主要工作  18-20
第二章凝汽系统常见故障原因分析  20-27
  2.1 凝汽器系统简介  20-21
  2.2 凝汽器系统的工作特性  21-22
  2.3 凝汽器故障  22-25
    2.3.1 凝汽器真空下降的原因  22-23
    2.3.2 凝结水过冷的原因  23-25
  2.4 本章小节  25-27
第三章基于凝汽器性能分析模型的故障特征规律提取  27-37
  3.1 凝汽器性能分析模型的建立  27-32
    3.1.1 壳侧不凝结区  27-29
    3.1.2 壳侧蒸汽区  29-30
    3.1.3 壳侧水区  30-31
    3.1.4 凝汽器循环水侧  31-32
  3.2 凝汽器故障特征规律仿真研究  32-36
    3.2.1 凝汽器典型故障集和征兆集  32-34
    3.2.2 用故障仿真方法实现对分式凝汽器故障征兆提取  34-36
  3.3 本章小节  36-37
第四章改进双向联想记忆网络在凝汽器故障诊断中的应用  37-48
  4.1 人工神经网络简介  37-38
  4.2 双向联想记忆神经网络的理论研究  38-44
    4.2.1 双向联想记忆（BAM）神经网络  39-42
    4.2.2 多重训练双向联想记忆神经网络  42
    4.2.3 改进的多重训练双向联想记忆神经网络  42-44
  4.3 改进的多重训练BAM 算法在凝汽器故障诊断中的应用  44-47
    4.3.1 改进BAM 算法在凝汽器故障诊断中的应用仿真  44-46
    4.3.2 原始BAM 算法在凝汽器故障诊断中的应用仿真  46-47
    4.3.3 对改进算法进行多故障的仿真验证  47
  4.4 本章小节  47-48
第五章结论  48-50
  5.1 全文总结  48
  5.2 进一步研究方向  48-50
参考文献  50-53
致谢  53-54
在学期间发表的学术论文和参加科研情况  54

基于人工神经网络的故障诊断方法的研究及应用

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