基于经验模态分解的汽轮机通流部分故障诊断方法研究

发布时间：2017-11-22 17:23

  本文关键词：基于经验模态分解的汽轮机通流部分故障诊断方法研究

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【摘要】：汽轮机是火力发电厂的主要设备之一。一旦汽轮机发生故障停机或者停机检修,会给电厂造成巨大的安全、经济损失。汽轮机通流部分故障诊断对于保障汽轮机本体的安全、经济运行具有重要意义。准确的汽轮机通流部分故障诊断方法一方面能够排除机组存在的安全隐患,另一方面能够适当延长机组的大修周期,保障汽轮机组安全、经济运行。因此,对汽轮机通流部分进行故障诊断对提高电厂运行的安全性、经济性具有十分重要的意义。本文以汽轮机通流部分为研究对象,针对热力参数数据非线性、非稳态的特点,提出了一种基于改进的EMD和PNN的故障诊断新方法。首先,为了更有效地提取热力参数信号特征,针对EMD存在的端点效应问题,采取基于波形相似度的镜像延拓法进行了改进,以得到更准确、更真实的IMF分量；其次,采用改进的EMD方法对热力参数信号进行分解,得到若干个平稳的IMF分量和一个趋势余量,实现通流部分故障特征信息的有效提取；最后,以各IMF分量和趋势余量的方差为元素构建特征向量,并输入概率神经网络进行训练和判别,从而诊断汽轮机通流部分工作状态及故障类型。以某电厂600MW火电机组实时运行数据为基础进行仿真实验,结果表明：基于改进EMD与PNN的汽轮机通流部分诊断方法准确率明显高于基于EMD与PNN的汽轮机通流部分故障方法；所提出的基于改进EMD与PNN的汽轮机通流部分诊断方法能够快速准确地对汽轮机通流部分的工作状态和故障类型进行判别。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM621

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