水電機組狀態(tài)參數(shù)趨勢分析與在線識別

【摘要】：機組狀態(tài)參數(shù)的趨勢分析及計算機表達(dá)是影響在線故障診斷的重要因素。文中運用奇異譜理論對狀態(tài)參數(shù)的趨勢進(jìn)行了分析 ,運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對機組狀態(tài)參數(shù)典型趨勢的在線識別。該方法可以對機組狀態(tài)參數(shù) (如振動、溫度、壓力等 )進(jìn)行有效的識別 ,為水輪機組的狀態(tài)分析、狀態(tài)評估和預(yù)測提供有效的輔助分析手段 ,從而為水電廠狀態(tài)維修提供了參考。 【作者單位】： 國家電力公司電力自動化研究院 國家電力公司電力自動化研究院 國家電力公司電力自動化研究院
【關(guān)鍵詞】： 水電廠 狀態(tài)檢修 奇異譜理論 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 趨勢分析 在線識別
【分類號】：TV734
【正文快照】： 引言水電工業(yè)的發(fā)展 ,機組單機容量的日益增大 ,對機組可用率、機組運行的效率、安全性、可靠性與經(jīng)濟性提出了更高的要求 ,開展以狀態(tài)監(jiān)測為基礎(chǔ)的狀態(tài)檢修新體制已勢在必行。狀態(tài)檢修的推行需要狀態(tài)分析、狀態(tài)評估、狀態(tài)預(yù)測等理論方法的支持。狀態(tài)維修是根據(jù)機組的運行狀

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