透平机械在线监测热力参数甄别系统的研究

发布时间：2020-04-05 13:53

【摘要】： 本文是在“离心式压缩机热力参数性能评估”工作的基础上， 应用人工神经网络方法开发的透平机械在线监测热力参数实时甄 别软件系统。该系统可以对透平机械的各段进、出口压力、温度、 流量等气动热力参数及转速进行在线甄别。 论文对BP神经网络算法各部分的机理进行了详细地分析，，并 在综合前人研究的基础上，对基本算法做了几种改进措施，最后设 计并完成了基于BP神经网络算法的透平机械在线监测热力参数甄 别软件系统。该系统能够解决传统分析冗余法所受的种种限制，对 于透平机械的稳态和动态情况都有良好的甄别性能。同时，给出了 针对GB201和101-J两种压缩机组的计算分析实例，结果表明BP 神经网络方法可以成功地应用于透平机械热力参数的在线甄别。本 软件系统的应用对减少透平机械数据采集系统的维护量，以及对提 高后继的基于热力参数的机组性能分析和故障诊断的可靠性无疑 有着重要意义。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2000
【分类号】：TH452;TP277

【参考文献】

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本文编号：2615103