現(xiàn)代智能計(jì)算及其在水電機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用

【摘要】： 現(xiàn)代水力發(fā)電機(jī)組正向著大型、復(fù)雜、超臨界參數(shù)方向發(fā)展，其運(yùn)行的安全性、可靠性和穩(wěn)定性已成為水力發(fā)電行業(yè)極為關(guān)注的研究熱點(diǎn)和工程應(yīng)用難題。隨著人工智能理論研究的逐步深入和信息科學(xué)的蓬勃發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已在模式識(shí)別、信號(hào)處理方面獲得了完備的理論和方法體系，這為故障智能診斷研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，同時(shí)，也對(duì)傳統(tǒng)診斷方法提出了新的挑戰(zhàn)。 本文針對(duì)水電機(jī)組軸心軌跡識(shí)別、機(jī)組故障信號(hào)檢測(cè)和提取分析中的科學(xué)現(xiàn)象與難點(diǎn)問題，引入混沌、支持向量機(jī)、粗糙集、信息融合等先進(jìn)智能算法，深入、系統(tǒng)地開展了水電機(jī)組故障診斷研究，主要內(nèi)容和創(chuàng)新性成果包括： (1)軸心軌跡作為水電機(jī)組狀態(tài)的一種映射方式，其圖形特征所包涵的信息反映了機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)。為提取軸心軌跡平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變性特征，本文挖掘出Haar正交矩陣在圖形識(shí)別中的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，引入Haar正交矩陣分別對(duì)軸心軌跡的橫、縱坐標(biāo)進(jìn)行快速變換，并利用變換后的對(duì)應(yīng)系數(shù)得到軸心軌跡不同位置不同分辨率下的斜率，繼而推求出相鄰斜率直線之間的多分辨率夾角，所獲夾角用于軸心軌跡的分層識(shí)別，其識(shí)別過程符合人類識(shí)別事物層次分析的規(guī)律。 (2)考慮到軸心軌跡實(shí)時(shí)識(shí)別的要求及軌跡樣本先驗(yàn)知識(shí)不足的工程應(yīng)用現(xiàn)實(shí)，通過計(jì)算和變換距離向量，快速提取了軸心軌跡的Walsh譜特征，同時(shí)引入支持向量機(jī)理論學(xué)習(xí)譜特征和軌跡類型之間的映射關(guān)系，從而將訓(xùn)練好的分類器用于軸心軌跡識(shí)別。實(shí)例分析顯示：該方法優(yōu)于傳統(tǒng)提取方法，具有較強(qiáng)的泛化推廣能力和小樣本學(xué)習(xí)能力。 (3)為解決軸心軌跡識(shí)別中單一特征容易遺漏重要信息而復(fù)合特征會(huì)產(chǎn)生冗余信息的矛盾，提取、融合軸心軌跡的傅立葉譜特征和幾何特征，并引入粗糙集理論對(duì)所得融合特征向量進(jìn)行約簡(jiǎn)，推理出用于軌跡識(shí)別的規(guī)則體系。理論分析和實(shí)踐結(jié)果表明，該方法充分體現(xiàn)了粗糙集的數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)功能，能快速、準(zhǔn)確地識(shí)別軸心軌跡。 (4)Haar類正交變換(HTOT)算法高效，應(yīng)用簡(jiǎn)捷，然而，HTOT數(shù)學(xué)方法的抽象性使其潛在的工程應(yīng)用價(jià)值很少受到人們關(guān)注。為此，本文將HTOT理論應(yīng)用于水電機(jī)組故障信號(hào)分析，并根據(jù)相應(yīng)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則比較了HTOT與其它變換方法的應(yīng)用效果，得出了不同快速變換適用于分析不同類型信號(hào)的結(jié)論，據(jù)此提出了根據(jù)故障信號(hào)類型選擇變換的自適應(yīng)診斷策略。在此基礎(chǔ)上，采用粗糙集理論對(duì)變換系數(shù)組成的譜統(tǒng)計(jì)特征向量進(jìn)行處理。研究結(jié)果表明，該方法簡(jiǎn)單易行，具有很強(qiáng)的針對(duì)性和靈活性，增強(qiáng)了故障診斷效果。 (5)針對(duì)傳統(tǒng)方法難以全面檢測(cè)機(jī)組故障信號(hào)的不足，探索了非線性系統(tǒng)對(duì)初值敏感性的響應(yīng)特性，建立了基于混沌振子與信息融合技術(shù)的故障信號(hào)檢測(cè)方法：①采用混沌振子陣列確定出故障微弱信號(hào)的頻率和相位；②引入多個(gè)不同的混沌振子和多種方法檢測(cè)同一微弱信號(hào)的幅值，并對(duì)其檢測(cè)結(jié)果加權(quán)平均融合；③綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)距、二維熵和Walsh變換等方法從時(shí)域或頻域角度對(duì)混沌振子的狀態(tài)進(jìn)行模式識(shí)別，并對(duì)其識(shí)別結(jié)果進(jìn)行信息融合；④研究了變換系數(shù)的模極大值原理，提取了強(qiáng)幅值信號(hào)的奇異特征，并結(jié)合信號(hào)時(shí)域波形統(tǒng)計(jì)特征和混沌振子檢測(cè)故障微弱信號(hào)的優(yōu)點(diǎn)，提出了基于k／l技術(shù)的融合診斷策略，該策略更能全面反映水電機(jī)組信息，提高了故障診斷的準(zhǔn)確度。 【關(guān)鍵詞】：水電機(jī)組 故障診斷 支持向量機(jī) 粗糙集 快速變換 混沌振子 信號(hào)處理 模式識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TV738
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 1.緒論12-27
• 1.1 課題研究的背景和意義12-13
• 1.2 水電機(jī)組的故障成因13-16
• 1.3 故障診斷方法概述及其研究現(xiàn)狀16-25
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)與內(nèi)容25-27
• 2.現(xiàn)代智能算法研究27-53
• 2.1 引言27
• 2.2 小波分析及Haar類正交矩陣27-31
• 2.3 粗糙集研究31-38
• 2.4 支持向量機(jī)研究38-48
• 2.5 混沌研究48-52
• 2.6 本章小結(jié)52-53
• 3.基于快速變換與支持向量機(jī)的軸心軌跡識(shí)別53-83
• 3.1 引言53-54
• 3.2 基于Haar正交矩陣的夾角識(shí)別54-63
• 3.3 基于幾何特征和傅立葉描繪子的軸心軌跡識(shí)別63-71
• 3.4 基于Walsh描繪子和支持向量機(jī)的軸心軌跡識(shí)別71-82
• 3.5 本章小結(jié)82-83
• 4.基于快速變換與粗糙集的故障信號(hào)分類83-101
• 4.1 引言83
• 4.2 故障信號(hào)快速變換83-92
• 4.3 快速變換基于Fisher準(zhǔn)則的最優(yōu)選取92-95
• 4.4 基于粗糙集的故障特征約簡(jiǎn)95-99
• 4.5 本章小結(jié)99-101
• 5.基于混沌振子與信息融合的故障信號(hào)檢測(cè)101-116
• 5.1 引言101
• 5.2 基于混沌振子的微弱信號(hào)頻率和相位檢測(cè)101-103
• 5.3 基于信息融合與混沌振子的微弱信號(hào)幅值檢測(cè)103-108
• 5.4 基于信息融合技術(shù)的混沌振子狀態(tài)識(shí)別108-111
• 5.5 信息融合與混沌振子在故障診斷中的應(yīng)用111-114
• 5.6 本章小結(jié)114-116
• 6.全文總結(jié)與展望116-118
• 6.1 結(jié)論116-117
• 6.2 展望117-118
• 參考文獻(xiàn)118-132
• 致謝132-133
• 附錄1:攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文133-136
• 附錄2:攻讀博士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目136

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融合支持向量機(jī)的水電機(jī)組混合智能故障診斷研究    張孝遠(yuǎn)

基于多源信息融合的水電機(jī)組故障診斷與軸心軌跡識(shí)別技術(shù)研究    楊志榮

基于團(tuán)隊(duì)智能的水電機(jī)組集成監(jiān)測(cè)方法研究與實(shí)踐    謝國(guó)財(cái)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在水電機(jī)組狀態(tài)檢修中的應(yīng)用研究    華斌

水電機(jī)組控制系統(tǒng)辨識(shí)及故障診斷研究    李超順

基于健康評(píng)估和劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)研究    潘羅平

水電機(jī)組狀態(tài)檢修中若干關(guān)鍵技術(shù)研究    陳喜陽

水電機(jī)組振動(dòng)故障的智能診斷方法研究    彭文季

基于支持向量機(jī)的水電機(jī)組故障診斷研究    鄒敏

基于改進(jìn)支持向量機(jī)和特征信息融合的水電機(jī)組故障診斷    彭兵

水電機(jī)組智能故障診斷方法與振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究    田源

水電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)研究    黎平

水電機(jī)組電氣狀態(tài)監(jiān)測(cè)若干實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方法研究    余莎

水電機(jī)組主軸系統(tǒng)穩(wěn)定性分析    馬弘達(dá)

水電機(jī)組過渡過程仿真    蔡龍

水電機(jī)組一次調(diào)頻性能分析及試驗(yàn)研究    吳揚(yáng)文

中小型水電機(jī)組穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究與開發(fā)    宋兵

水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷研究    徐東海

水電機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法研究及應(yīng)用    麻志成

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組動(dòng)載識(shí)別研究    沙瑞華