基于模糊SOM神经网络的汽轮机通流部分故障诊断研究

发布时间：2018-11-18 16:00

【摘要】：汽轮机实际运行时通流部分经常出现故障,对其进行监测与诊断很有必要。以某600MW机组为对象,提出一种基于模糊理论与SOM神经网络相结合的故障诊断方法。该方法通过对故障样本进行训练,建立故障诊断模型,根据输出神经元在输出层上的位置对故障进行诊断,分析其所属故障模式。研究结果表明:基于SOM神经网络的汽轮机通流部分故障诊断方法是准确和可靠的。该方法克服了故障样本选取的困难,通过聚类功能,对故障模式分类实现了具体数字化和图形可视化,诊断结果简单和直观。
[Abstract]:It is necessary to monitor and diagnose steam turbine due to frequent faults in the flow passage in actual operation. A fault diagnosis method based on fuzzy theory and SOM neural network is proposed for a 600MW unit. The fault diagnosis model is established by training the fault samples and the fault diagnosis mode is analyzed according to the position of the output neuron on the output layer. The results show that the fault diagnosis method based on SOM neural network is accurate and reliable. This method overcomes the difficulty of selecting fault samples and realizes the concrete digitization and visualization of fault pattern classification by clustering function. The diagnosis result is simple and intuitive.
【作者单位】： 东北电力大学能源与动力工程学院;
【分类号】：TP183;TK268

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

1 印洪浩;彭中波;;船用离心泵故障SOM网络诊断方法[J];中国航海;2012年02期

2 李亮;黄竹青;冯磊华;王运民;李清;;基于加权最小二乘支持向量机改进算法的汽轮机通流部分故障诊断研究[J];汽轮机技术;2012年02期

3 董晓峰;顾煜炯;杨昆;朝格图胡日都;;汽轮机通流部分故障诊断方法研究[J];中国电机工程学报;2010年35期

4 马良玉;马杏斋;冯志杰;张雷;;基于径向基概率神经网络的高压加热器故障诊断[J];华北电力大学学报(自然科学版);2007年05期

5 卫振华,忻建华,曹华,金兴;基于隶属度和规则的层次分类诊断模型[J];动力工程;2005年02期

6 吴茜,史进渊;大功率汽轮机通流部分故障诊断特征规律的研究[J];动力工程;2001年01期

7 姚洪兴,赵林度,盛昭瀚;基于模糊神经网络的故障诊断方法的应用[J];汽轮机技术;2000年05期

8 周受钦,谢友柏;基于模糊神经网络的机械故障诊断研究[J];汽轮机技术;1999年04期

相关博士学位论文 前1条

1 董晓峰;基于RCM分析的智能化汽轮机组故障诊断系统研究[D];华北电力大学;2012年

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 周磊;李勇;;基于模糊SOM神经网络的汽轮机通流部分故障诊断研究[J];汽轮机技术;2016年03期

2 张隆;;汽轮机通流部分的故障诊断方法[J];现代制造技术与装备;2016年05期

3 李勇;张振斌;胡鹏飞;;蒸汽中不同盐颗粒在汽轮机喷嘴内的分布特性研究[J];汽轮机技术;2016年01期

4 朱宝;周仁米;顾伟飞;董益华;;汽轮机调节级动叶栅结构性故障分析与诊断[J];浙江电力;2015年11期

5 孙震;高海波;魏绍鹏;;船舶推进变频器运行状态预测研究[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2015年02期

6 张涛;;汽轮机通流部分故障诊断方法探究[J];机电信息;2015年09期

7 杨怀磊;黄玉萍;;一种大储量罐车紧急切断阀失灵检测方法研究[J];科技通报;2014年12期

8 黄毅;;汽轮机通流部分故障诊断方法分析[J];科技与创新;2014年24期

9 李勇;陈曦;;粗糙度对汽轮机喷嘴内流动影响的研究[J];汽轮机技术;2014年05期

10 李勇;吴智刚;曹丽华;;凝汽式汽轮机级组当量喷嘴通流面积计算方法及其应用[J];化工机械;2014年05期

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 孙树佳;;离心泵故障诊断方法的研究综述[J];广州化工;2011年07期

2 肖坤;原思聪;王丹;;SOM神经网络在旋转机械故障诊断中的应用[J];机械设计与制造;2010年11期

3 温雯;郝志峰;邵壮丰;;迭代重加权最小二乘支持向量机快速算法研究[J];计算机科学;2010年08期

4 高宇;;基于SOM神经网络的风电电子装置故障诊断[J];电力系统及其自动化学报;2010年03期

5 马旭凯;谷立臣;李世龙;;基于SOM神经网络的柴油机故障诊断[J];机械制造与自动化;2009年02期

6 邱天;刘吉臻;牛玉广;;电站锅炉主元分析建模中的数据选取[J];中国电机工程学报;2009年08期

7 邱凤翔;司风琪;徐治皋;;电站关联规则的主元分析挖掘方法及传感器故障检测[J];中国电机工程学报;2009年05期

8 李勇;徐君诏;黄萍力;;凝汽式汽轮机通流部分结垢诊断方法研究[J];汽轮机技术;2008年05期

9 刘占生;窦唯;;基于旋转机械振动参数图形融合灰度共生矩阵的故障诊断方法[J];中国电机工程学报;2008年02期

10 熊浩;陈伟根;杜林;孙才新;廖瑞金;;基于T-S模型的电力变压器顶层油温预测研究[J];中国电机工程学报;2007年30期

相关博士学位论文 前10条

1 韩晓娟;多源信息融合技术在火电厂热力系统故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学（北京）;2008年

2 殷瑞飞;数据挖掘中的聚类方法及其应用[D];厦门大学;2008年

3 林琳;基于模糊聚类与遗传算法的说话人识别理论研究及应用[D];吉林大学;2007年

4 王天真;智能融合数据挖掘方法及其应用[D];上海海事大学;2006年

5 牛征;基于多元统计分析的火电厂控制系统故障诊断研究[D];华北电力大学（河北）;2006年

6 张燕平;汽轮机轴系振动故障诊断中的信息融合方法研究[D];华中科技大学;2006年

7 黄勇理;电站设备维修管理信息平台建设的实践研究[D];华中科技大学;2005年

8 董玉亮;发电设备运行与维修决策支持系统研究[D];华北电力大学（北京）;2005年

9 汪江;汽轮机组振动故障诊断SVM方法与远程监测技术研究[D];东南大学;2005年

10 伍奎;汽轮发电机组在线监测诊断的网络化、智能化研究[D];重庆大学;2005年

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王凡,孟立凡;关于使用神经网络推定操作者疲劳的研究[J];人类工效学;2004年03期

2 常国任;李仁松;沈医文;刘钢;;基于神经网络的直升机舰面系统效能评估[J];舰船电子工程;2007年03期

3 陈俊;;神经网络的应用与展望[J];佛山科学技术学院学报(自然科学版);2009年05期

4 许万增;;神经网络的研究及其应用[J];国际技术经济研究学报;1990年01期

5 张军华;神经网络技术及其在军用系统中的应用[J];现代防御技术;1992年04期

6 雷明,李作清,陈志祥,吴雅,杨叔子;神经网络在预报控制中的应用[J];机床;1993年11期

7 靳蕃;神经网络及其在铁道科技中应用的探讨[J];铁道学报;1993年02期

8 宋玉华，王启霞;神经网络诊断──神经网络在自动化领域里的应用[J];中国仪器仪表;1994年03期

9 魏铭炎;国内外神经网络技术的研究与应用概况[J];电机电器技术;1995年04期

10 王中贤，，钱颂迪;神经网络法在经济管理中的应用[J];航天工业管理;1995年04期

相关会议论文 前10条

1 徐春玉;;基于泛集的神经网络的混沌性[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

2 周树德;王岩;孙增圻;孙富春;;量子神经网络[A];2003年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2003年

3 罗山;张琳;范文新;;基于神经网络和简单规划的识别融合算法[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年

4 郭爱克;马尽文;丁康;;序言(二)[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

5 钟义信;;知识论:神经网络的新机遇——纪念中国神经网络10周年[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

6 许进;保铮;;神经网络与图论[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

7 金龙;朱诗武;赵成志;陈宁;;数值预报产品的神经网络释用预报应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

8 田金亭;;神经网络在中学生创造力评估中的应用[A];第十二届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自发展神经网络的混沌特性研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

10 张广远;万强;曹海源;田方涛;;基于遗传算法优化神经网络的故障诊断方法研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前10条

1 美国明尼苏达大学社会学博士 密西西比州立大学国家战略规划与分析研究中心资深助理研究员 陈心想;维护好创新的“神经网络硬件”[N];中国教师报;2014年

2 卢业忠;脑控电脑 惊世骇俗[N];计算机世界;2001年

3 葛一鸣 路边文;人工神经网络将大显身手[N];中国纺织报;2003年

4 中国科技大学计算机系　邢方亮;神经网络挑战人类大脑[N];计算机世界;2003年

5 记者 孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年

6 本报记者 刘霞;美用DNA制造出首个人造神经网络[N];科技日报;2011年

7 健康时报特约记者　 张献怀;干细胞移植：修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年

8 刘力;我半导体神经网络技术及应用研究达国际先进水平[N];中国电子报;2001年

9 ;神经网络和模糊逻辑[N];世界金属导报;2002年

10 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年

相关博士学位论文 前10条

1 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年

2 李素芳;基于神经网络的无线通信算法研究[D];山东大学;2015年

3 石艳超;忆阻神经网络的混沌性及几类时滞神经网络的同步研究[D];电子科技大学;2014年

4 王新迎;基于随机映射神经网络的多元时间序列预测方法研究[D];大连理工大学;2015年

5 付爱民;极速学习机的训练残差、稳定性及泛化能力研究[D];中国农业大学;2015年

6 李辉;基于粒计算的神经网络及集成方法研究[D];中国矿业大学;2015年

7 王卫苹;复杂网络几类同步控制策略研究及稳定性分析[D];北京邮电大学;2015年

8 张海军;基于云计算的神经网络并行实现及其学习方法研究[D];华南理工大学;2015年

9 李艳晴;风速时间序列预测算法研究[D];北京科技大学;2016年

10 陈辉;多维超精密定位系统建模与控制关键技术研究[D];东南大学;2015年

相关硕士学位论文 前10条

1 章颖;混合不确定性模块化神经网络与高校效益预测的研究[D];华南理工大学;2015年

2 贾文静;基于改进型神经网络的风力发电系统预测及控制研究[D];燕山大学;2015年

3 李慧芳;基于忆阻器的涡卷混沌系统及其电路仿真[D];西南大学;2015年

4 陈彦至;神经网络降维算法研究与应用[D];华南理工大学;2015年

5 董哲康;基于忆阻器的组合电路及神经网络研究[D];西南大学;2015年

6 武创举;基于神经网络的遥感图像分类研究[D];昆明理工大学;2015年

7 李志杰;基于神经网络的上证指数预测研究[D];华南理工大学;2015年

8 陈少吉;基于神经网络血压预测研究与系统实现[D];华南理工大学;2015年

9 张韬;几类时滞神经网络稳定性分析[D];渤海大学;2015年

10 邵雪莹;几类时滞不确定神经网络的稳定性分析[D];渤海大学;2015年

本文编号：2340484