基于神经网络的凝汽器系统故障诊断研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要凝汽设备是凝汽式汽轮机的一个重要组成部分，在热力发电机组中占有极为重要的地位。凝汽设备的工作性能直接影响到整个汽轮机组的经济性和安全性，因此，研究凝汽器的故障诊断具有重要意义.本文采用自组织特征映射神经网络(SOM)和概率神经网络(PNN)对凝汽器系统进行故障诊断。SOM神经网络具有无监督自学习，诊断结果简单、直观的特点;PNN训练速度快，而且容易添加新的训练样本。通过凝汽器故障诊断的具体实例，表明上述方法是有效可行的。关键词:凝汽器系统，故障诊断，概率神经网络，自组织特征映射神经网络ABS

2、TRACTThecondensingequipmentisanimportantcomponentofthecondensingsteamturbine,itoccupytheextremelyimportantpositioninthegeneratingsetofheatingpowerstation.Theworkingperformanceofcondenserinfluencestheeconomyandsecurityofthewholesteamturbinegroupdirectly,soitissigni

3、ficanttostudythefaultdiagnoseofcondenser.WeadopttheSOMneuralnetworkandPNNtodiagnose山.condensersystem.TheSOMneuralnetworkhasthecharacteristicthathasnotsupervisedstudy;itissimpleandoculartodiagnosetheresult.PNNcanbetrainedquicklyandthenewtrainedsamplescanbeaddedtoPN

4、Neasily.Thefaultinstanceofcondensersystemindicatesthemethodaboveisefectiveandfeasible.YinZhe(ControlTheoryandControlEngineering)DirectedbyProfMaYongguangKEYWORDS:condensersystem,faultdiagnosis,probabilisticneuralnetwork,selforganizationfeaturemapneuralnetwork二念二口口

5、厂口明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于神经网络的凝汽器故障诊断研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:君交吉吉日期:2007，3-t关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规

6、定，即:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅:④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文;⑥同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名:殷t't导师签名:三万·全‘产日期:zoo?.3.5日期:逊罕止-华北电力大学硕士学位论文第一章引言1.1故障诊断的研究背景和意义随着市场经济的发展，国内的电力企业越来越迫切地认识到发电设备的可靠性是适应

7、新的市场需要的重要保证，也是参与竞争的必不可少的先决条件。以前国内电力企业在进行发电设备的检修管理时，比较注重购置设备能完成的特定功能，关心其狭义的质量。如今人们对发电设备的质量有了新的认识，电力行业不仅要注重发电设备具有的特定功能，更需要注意它在给定的时间内(如1年或1个月)有满足发电需要的可用时间，这就是发电设备的可靠性。如果电力企业购买的某台设备不可靠，经常发生故障，必然导致电力企业不能安全稳定生产，致使生产计划不能完成，不利于市场竞争;同时造成巨大的经济损失，其中包括故障检修损失、电力企业的发电量损失等，甚至还可能

8、造成设备严重损坏事故和恶性人身伤亡事故。但长期以来发电设备采用的计划维修模式逐渐暴露出“维修不足”、“维修过剩”等问题，已经越来越不适应现代化生产和市场经济的需要。我国电力工业现阶段实施的以时间周期为基础的定期预防性检修必然会造成检修过剩或检修不足，增加了设备的不安全性。因此，根据设备状态对症下药，有病