电站设备辅机状态监测与故障诊断

发布时间：2021-09-30 14:13

　　电站辅机的状态监测与故障诊断对于保障电力生产的安全性、降低成本提升效益经济性具有重要意义,本文选取了电站辅机中MPS中速磨煤机为例,研究一种使用曲线相似度作为故障发生概率的信息融合故障诊断方法,特点是对故障辨识能力强,能够在短时间内诊断出故障的发生,从而及时提醒运行人员采取措施防止故障进一步发展、降低故障损失。本文对MPS中速磨煤机各类状态监测参数和常见的故障类型进行研究总结,分析各不同故障发生的原因,故障发展过程中相关参数的变化情况,以及对故障进行处理的一般方法,为下文选取用以故障诊断的状态监测参数提供理论基础。然后采集电站现场运行数据,对MPS中速磨煤机进行机理与数据结合建模,使用遗传算法辨识模型未知系数,建立磨煤机模型,并使用模型输出数据对比现场数据,验证模型的准确性,表明所建立的磨煤机模型能够很好的体现其动态特性且具有良好的一致性。在建模的基础上,模型加入PID控制器,进行故障模拟仿真,共模拟三种类型的故障:磨断煤,磨满煤,磨自燃。通过研究各类参数变化情况,表明模型在模拟故障时是准确有效的,并且能够体现各参数变化特性,所得参数变化趋势能够作为故障诊断的典型样本。故障模拟仿真表明... 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

磨煤机结构示意图

华北电力大学硕士学位论文%，所选数据能够充分体现 MPS 中速磨煤机高中负分为磨入口一次风温度和流量验证、磨电流验证和磨出口一次风温度和流量验证数据如图 3-2：

一次风流量和温度的模型输出值与真实值对比

【参考文献】：
期刊论文
[1]MPS型中速磨煤机建模与仿真[J]. 曾德良,高珊,胡勇.  动力工程学报. 2015(01)
[2]闭环系统故障诊断技术综述[J]. 周东华,刘洋,何潇.  自动化学报. 2013(11)
[3]间接状态监测下基于维修费用及残余寿命的设备维修策略[J]. 陈友玲,张立元,刘文科,王建华,郭金龙.  上海交通大学学报. 2012(06)
[4]ZGM123中速磨煤机检修优化与改造实践研究[J]. 刘海龙,闫恺平,高敏.  节能. 2011(Z2)
[5]基于双谱分析的大型汽轮机振动故障特性提取[J]. 严可国,柳亦兵,徐鸿,周雁冰.  中国电机工程学报. 2010(02)
[6]机械故障诊断技术发展及趋势分析[J]. 赵永满,梅卫江,吴疆,王春林.  机床与液压. 2009(10)
[7]基于核主元分析和最小二乘支持向量机的中速磨煤机故障诊断[J]. 刘定平,叶向荣,陈斌源,汤美玉.  动力工程. 2009(02)
[8]电力设备状态监测和故障诊断技术发展趋势[J]. 李强.  电力信息化. 2009(02)
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博士论文
[1]基于多尺度非线性状态特征增强的旋转机械故障诊断方法研究[D]. 王俊.中国科学技术大学 2015
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[3]汽轮发电机组状态监测与故障预警系统研究[D]. 陈昆亮.华北电力大学 2012
[4]电力变压器状态评估及故障诊断方法研究[D]. 郑含博.重庆大学 2012
[5]基于小波分时尺度矩特征的多状态信息融合振动故障诊断和预测方法研究[D]. 杨涛.华中科技大学 2009
[6]基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究[D]. 孙卫祥.上海交通大学 2006

硕士论文
[1]中速磨煤机状态监测与故障诊断方法研究[D]. 刘海涛.华北电力大学 2015
[2]火电厂设备检修项目管理与流程设计研究[D]. 孟国庆.华北电力大学 2012
[3]多传感器信息融合及其在工业中的应用[D]. 肖斌.太原理工大学 2008
[4]电站磨煤机状态监测与故障诊断的研究[D]. 杨雁梅.北京交通大学 2008
[5]火电厂风机状态监测与故障诊断系统研究[D]. 刘清龙.武汉大学 2005



本文编号：3416033