基于优化ELM算法的电站凝汽器故障诊断

发布时间：2020-05-05 16:41

【摘要】：电力行业是国民经济的基础支撑行业,凝汽器是电站汽轮发电机组装置的重要组成部分,由它构成的凝器设备作为汽轮机热力循环中的冷却装置,所以凝汽器的故障诊断至关重要,并具有现实的安全意义和经济意义。本文阐述电站凝汽器故障诊断的现状及发展趋势,分析了凝汽器系统及常见故障类别和故障发生时的征兆。使用MATLAB为开发工具,以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法为核心,首先使用奇异值分解法或者主成分分析法确定ELM算法的隐层节点数。然后,采用改进的遗传算法和改进的灰狼算法对ELM算法的输入层权值、阈值参数进行优化;采用改进的人工蜂群算法优化核极限学习机的核函数参数矩阵、惩罚系数,结合D-S证据理论。最后,依据以上理论方法进而建立故障诊断模型,采用故障征兆数据集训练模型,接着运用训练好的模型,对测试实例进行诊断,得到凝汽器的故障类别。另外,本文开发了基于B/S结构的凝汽器故障诊断系统,根据故障征兆数据可实现故障类别诊断。本文所提出的凝汽器故障诊断方法可有效的判别故障类别,可为凝汽器故障检修人员提供了可靠支持,最大限度降低维护成本,以保障电站的安全运行和经济效益。
【图文】：

华北电力大学硕士学位论文编译成 java 程序能够识别的 jar 包。（3）在项目开发环境中导入打包好的 jar 包，并通过（2）中设置的类名调用 matlab 程序。5.2 系统界面及功能概述本系统可根据输入的凝汽器故障征兆数据，，依托优化 ELM 算法建立的诊断模型，从而诊断凝汽器的故障类别。主要界面如下：

5.2 系统界面及功能概述本系统可根据输入的凝汽器故障征兆数据，依托优化 ELM 算法建立的诊断模型，从而诊断凝汽器的故障类别。主要界面如下：图 5-1 登录页面
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM621.2;TP18

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本文编号：2650454