水電機組狀態(tài)檢修中若干關鍵技術研究
水電機組狀態(tài)檢修中若干關鍵技術研究【摘要】:狀態(tài)檢修能最大限度地延長檢修間隔,降低水電廠的運行成本,保證安全生產,為國民經濟的持續(xù)發(fā)展保駕護航,水電廠的檢修體制逐步由計劃檢修向狀態(tài)
【學位授予單位】:華中科技大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2005
【分類號】:TV738
【目錄】:
- 摘要4-6
- Abstract6-11
- 1 緒論11-28
- 1.1 選題意義11-14
- 1.2 監(jiān)測診斷系統(tǒng)發(fā)展概述14-16
- 1.3 故障機理研究概況16-20
- 1.4 診斷方法研究概況20-25
- 1.5 信號提取識別研究概況25
- 1.6 本文研究內容25-27
- 1.7 本章小結27-28
- 2 水電機組故障機理分析實例28-43
- 2.1 引言28
- 2.2 天荒坪抽水蓄能電站2 號機抬機分析28-31
- 2.3 三峽電站左岸6 號機組小開度異常振動分析31-42
- 2.4 本章小結42-43
- 3 水輪機轉輪葉片動應力分布研究43-63
- 3.1 引言43
- 3.2 電廠基本情況43-44
- 3.3 試驗方案44-48
- 3.4 動應力與靜壓力的分析方法48-49
- 3.5 穩(wěn)定工況的動、靜應力分析49-57
- 3.6 過渡過程的動應力和靜應力57-59
- 3.7 討論59-61
- 3.8 本章小結61-63
- 4 基于多種方法的故障診斷策略63-77
- 4.1 引言63
- 4.2 CBR 診斷63-66
- 4.3 水電機組軸系模型66-74
- 4.4 多方法診斷聯盟策略74-76
- 4.5 本章小結76-77
- 5 一種新曲線矩在軸心軌跡識別中的應用77-87
- 5.1 引言77
- 5.2 離散狀態(tài)下的曲線不變矩77-83
- 5.3 基于曲線矩和BP 神經網絡的原始軸心軌跡識別83-86
- 5.4 本章小結86-87
- 6 諧波和混沌理論在弱信號提取預測中的應用87-94
- 6.1 引言87
- 6.2 諧波小波弱信號提取87-90
- 6.3 基于最大Lyapunov 指數預測及仿真90-93
- 6.4 本章小結93-94
- 7 監(jiān)測診斷系統(tǒng)數據通道構建方法94-108
- 7.1 引言94
- 7.2 分布式監(jiān)測診斷體系94-96
- 7.3 實時數據通道構建策略96-105
- 7.4 基于Matlab Web Server 的遠程監(jiān)測仿真105-107
- 7.5 本章小結107-108
- 8 總結與展望108-111
- 8.1 全文總結108-109
- 8.2 本文創(chuàng)新點109-110
- 8.3 工作展望110-111
- 致謝111-112
- 參考文獻112-119
- 附錄1 攻讀博士學位期間發(fā)表的論文119-120
- 附錄2 攻讀博士學位期間參加的課題120
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