水電機組穩(wěn)定性監(jiān)測及運行性能分析方法研究

【摘要】：水電在我國能源經(jīng)濟中占據(jù)重要的地位，是應(yīng)對我國能源需求井噴，發(fā)展可再生能源的重要選擇。隨著我國水電事業(yè)的大力發(fā)展，水電機組也向著大容量、大尺寸方向發(fā)展，水電機組運行的穩(wěn)定性顯得尤為重要。狀態(tài)檢修開始逐步改進，故障診斷的方法日益豐富。本課題開發(fā)的水電機組穩(wěn)定性監(jiān)測系統(tǒng)可以實時監(jiān)測機組運行狀態(tài)，為最終實現(xiàn)機組的智能診斷提供技術(shù)支撐。 該穩(wěn)定性監(jiān)測系統(tǒng)以Visual C++6.0為開發(fā)平臺，采用C/S模式，能夠?qū)崿F(xiàn)局域網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)共享。該系統(tǒng)具有實時顯示波形以及特征值功能，并且能夠事故追憶，為水電廠安全性和經(jīng)濟性的提高發(fā)揮重要作用。 提出了基于PSO-BP的軸心軌跡識別方法。該識別方法是基于信息融合的理論基礎(chǔ)，通過改進的Hu不變矩和仿射不變矩組合構(gòu)成新的組合不變矩，并將其作為描述水電機組軸心軌跡的特征向量，然后采用經(jīng)過PSO優(yōu)化過的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別，最后達到識別軸心軌跡的目的。為查找水電機組的故障提供指南。 提出了基于EMD-FFT的振動信號檢測方法。該方法是融合FFT和EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的一種新的時頻分析方法，首先利用EMD的時頻聚焦性，自適應(yīng)的將原始信號進行平穩(wěn)化分解，然后從各階IMF分量中捕獲非平穩(wěn)信號的突變成份發(fā)生時段，最后通過FFT獲得該時段原始信號的頻率與幅值信息，準確獲取非平穩(wěn)信號的時間-瞬時頻率-瞬時幅值。 【關(guān)鍵詞】：水電機組 穩(wěn)定性監(jiān)測 PSO-BP EMD 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TV736
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 選題意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 本文主要工作14-15
• 2 水電機組穩(wěn)定性監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)建15-24
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)15-18
• 2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計18-21
• 2.3 實例21-23
• 2.4 小結(jié)23-24
• 3 水電機組軸心軌跡自動識別24-37
• 3.1 軸心軌跡的識別方法24-25
• 3.2 組合不變矩的構(gòu)造25-28
• 3.3 PSO-BP 的自識別流程28-30
• 3.4 仿真及應(yīng)用實例30-36
• 3.5 小結(jié)36-37
• 4 水電機組振動信號檢測37-47
• 4.1 EMD 分析方法37-38
• 4.2 EMD-FFT 時頻分析方法38-40
• 4.3 仿真及應(yīng)用實例40-46
• 4.4 小結(jié)46-47
• 5 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 全文總結(jié)47-48
• 5.2 工作展望48-49
• 致謝49-50
• 參考文獻50-54
• 附錄 （已收錄的論文）54

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