基于主元分析-RBF神经网络的凝汽器故障诊断

发布时间：2017-05-11 16:16

  本文关键词：基于主元分析-RBF神经网络的凝汽器故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：凝汽器是火力发电厂中一个十分重要的辅助设备，其运行性能的好坏直接影响到整个电厂的经济效益，对凝汽器故障诊断方法的研究具有非常重要的理论指导意义和工程价值。 本文主要利用沙角C电厂sis系统中凝汽器的历史故障数据生成RBF神经网络的故障诊断源数据与故障验证数据，之后针对故障诊断数据进行主元分析去除冗余数据信息形成RBF神经网络的训练样本。确定RBF神经网络的结构，通过数值计算软件Matlab训练RBF神经网络，形成具有故障模式识别的网络，通过故障验证数据考量建立模型的准确性。本文分析了噪声对主元分析方法的影响，在故障诊断数据中加入不同的信噪比的信号，分析了相同主元个数的情况下，，累计方差贡献率的变化情况。数据之间的存在关联系是利用主元分析方法的前提，通过相关系数的求解分析了本文所利用的征兆参数的之间关联性。本文还利用原始的训练样本和经主元分析优化的样本分别训练RBF神经网络，利用故障验证数据验证训练完善的网络输出，综合分析了基于主元分析-RBF网络的性能。 通过沙角C电厂凝汽器的诊断实例，可以看出当数据之间存在线性关联时基于主元分析-RBF神经网络的凝汽器故障诊断方法不仅可以有效地解决征兆参数的冗余问题，而且在主元个数选择恰当的情况下还能保证网络的分类精度，由于训练样本数据的约减网络的计算时间和计算速度也有一定程度地提高。
【关键词】：主元分析 RBF神经网络 凝汽器 故障诊断 冗余 相关系数
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP183;TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 选题的背景及意义10-11
• 1.2 故障诊断技术的发展及现状11-13
• 1.3 国内外凝汽器故障诊断技术的发展和现状13-15
• 1.4 凝汽器故障诊断中仍然存在的问题15-16
• 1.5 论文的研究内容16-18
• 2 凝汽器系统常见故障分析18-24
• 2.1 概述18
• 2.2 凝汽器简介18-19
• 2.3 凝汽器主要性能指标的变化对机组性能的影响分析19-22
• 2.4 凝汽器的常见故障22
• 2.5 总结22-24
• 3 基于主元分析与 RBF 神经网络的模型研究24-41
• 3.1 概述24
• 3.2 主元分析理论基础24-29
• 3.2.1 主元分析理论的发展24-26
• 3.2.2 主元分析的原理26
• 3.2.3 主元分析的算法26-29
• 3.3 RBF 神经网络理论基础29-36
• 3.3.1 RBF 神经网络的发展29-31
• 3.3.2 RBF 神经网络的结构31-32
• 3.3.3 径向基函数32-33
• 3.3.4 RBF 神经网络的算法33-36
• 3.4 主元分析方法和 RBF 神经网络融合36-39
• 3.4.1 噪声对主元分析方法的影响37-39
• 3.4.2 主元分析方法对 RBF 神经网络的优化39
• 3.5 总结39-41
• 4 凝汽器故障诊断实例41-52
• 4.1 概述41
• 4.2 沙角 C 电厂#1 机组凝汽器简介41
• 4.3 基于主元分析-RBF 神经网络的凝汽器故障诊断41-51
• 4.3.1 凝汽器征兆参数的相关性分析41-44
• 4.3.2 主元分析44-46
• 4.3.3 Matlab 神经网络工具箱46-47
• 4.3.4 RBF 神经网络训练47
• 4.3.5 性能比较47-51
• 4.4 总结51-52
• 5 总结与展望52-54
• 5.1 总结52-53
• 5.2 展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-60
• 附录1 作者在攻读硕士学位期间参与的项目60-61
• 附录2 凝汽器部分故障训练数据与验证数据61-63

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