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1、维普资讯http://www.cqvip.com第36卷第4期要氧电力Vo1.36No.4EastChinaElectricPower2008年4月Apr.2008基于小波BP网络的汽轮发电机组故障诊断周建萍r。郑应平,王志萍(1.上海电力学院电力与自动化工程学院,上海200090;2.同济大学电子与信息工程学院,上海200092)摘要:针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,将小波变换和BP网络结合构造了一个三层的小波BP网络故障诊断系统。在输入层对振动信号进行二进离散小波变换,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特
2、征向量,根据这些特征向量进行小波BP网络的学习,最后用该学习过的小波BP网络诊断故障并将此方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断。仿真结果表明此方法是可行和有效的。关键词:BP网络;小波变换;故障诊断;汽轮发电机组基金项目:上海市重点学科建设项目(P1301);上海市教委优青后备基金(Z2006-78)作者简介:周建萍(1978一),女,讲师,博士,研究方向为小波和多小波理论及其在电力系统中的应用。中图分类号:TP277文献标识码:A文章编号:1001-9529(2008)04-0097-03Faultdiagn
3、osisofturbo-generatorunitsbasedonwaveletBPnetworksZHOUJian-ping,ZHENGYing-ping,WANGZhi-ping(1.SchoolofPowerandAutomationEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China;2.SchoolofElectronicandInformationEngineering,TongjiUniv.,Shanghai20009
4、0,China)Abstract:Tosolvetheproblemsoffaultdiagnosisforturbo—generatorunits,athree—layerwaveletBPnetworkwhichcombineswavelettransformandBPnetworkwasconstructed.Thevibrationsignalisprocessedbydiscretebinarywavelettransformattheinputlayer,andthedetailcoefficien
5、tsareobtainedundermulti—resolutionasfaultcharactervectors.TheBPnetworkistrainedaccordingtothesecharactervectors,andthetrainedBPnetworkdiagnosesthefaultfinally.Themethodwassuccessfullyusedtodiagnosethefaultforturbo—generatorunitsandsimulationsshowthemethodfea
6、sibleandeffective.Keywords:BPnetwork;wavelettransform;faultdiagnosis;turbo—generatorunit大型汽轮发电机组是一类从结构到功能都十1汽轮发电机组故障特征信号的提取和分复杂的大型系统,其故障从发生、扩展到传播都离散小波变换十分复杂。于是对其实施故障诊断存在两个困难:一是建模难度很大或无法进行;二是故障与故1.1假设条件障征兆之间的关系十分复杂,诊断问题存在模糊综合已有研究成果可以看出,大多数工作都性。近年来,将神经网络技术应用于汽
7、轮发电机集中在传感器的故障检测与诊断方面。本文在研组振动故障中,较好地解决了这一问题,并取得了究过程中假设以下3个条件:(1)传感器工作正一定的研究成果。常,技术指标满足测量要求;(2)不考虑系统外部小波变换及其多分辨率分析技术的出现为故负荷故障对机组的影响;(3)外界干扰包括非平障诊断带来了新的方法和途径,并已得到了广泛稳随机信号。应用。小波变换是分析处理非平稳信号的有力工1.2故障特征信号的提取具,能有效提取信号的局部时频特征并准确检测获取有效的汽轮发电机组故障特征信号是进出故障发生时刻。行故障诊断的关键。
8、由于传感器的安装不可能面本文着重探讨如何运用小波变换和BP网络面俱到,有限个传感器的输出数据是对汽轮发电进行汽轮发电机组故障诊断,并从理论和实践上机组不同故障部位的不同状态说明,它们之间的关系难以用数学函数表达。同时,现场噪声和电证明该方法的有效性和可行性。磁干扰对测量信号有很大影响,要尽可能实现与维普资讯http://www.cqvip.com98(总486)要氧电力故障特征信号的分
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