基于神经网络专家系统水电机组故障诊断研究

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1、第10期(总第389期)吉林水利2014年l0月[文章编号]1009—2846(2014)10-0(0)O03基于神经网络专家系统的水电机组故障诊断研究丘伟甫(广西玉林水利电力勘测设计研究院，广西玉林537000)[摘要]针对水电机组振动诱因多、诊断准确率较低等现象，本文融合神经网络系统和专家诊断理论，建立一种新型的故障诊断模型。并将其应用于实测振动信号的诊断分析，取得了良好的诊断效果，为水电机组在线故障诊断提供了一种有效、快速的新方法。[关键词]神经网络；专家系统；水电机组；故障诊断[中图分类号]TM312[文献标识码]B水电机组是水电站的核心组成部分之一．它障诊断

2、提供了一种有效、快速、准确的新方法。的可靠运行将直接影响到水电站的生产安全和经济效益．因此，水电机组故障诊断向来是水电行业1水电机组常见故障特征研究的热点问题之一而关于该领域的研究主要涉及两大方面内容．一是利用虚拟机仿真各种故水电机组的故障大部分是由于振动所引起障下水电机组运行特性，积累故障经验，比如，荣的。水电机组的振动大致上有水力、电气和机械三浩天【-】等基于虚拟仪器设备仿真水电机组运行状种原因诱发。态，并设计了在线监测和故障诊断系统：陈皴涛[211．1水力振动等利用数字化模型仿真了水轮机调速系统运行状水力机组或个别零部件的振因分为两个方态，并对调速系统故障诊断进

3、行了探讨分析：另一面：一是由于过流部件中流场的速度不均匀所引种则是根据机组实测信息，特别是顶盖、推力机架起的压力脉动是零部件的激振源：二是水流流过的振动信息或者水导、发导处的摆度信息。比如梁某些绕流体(导叶、转轮叶片等)后，脱流旋涡所诱兴t3]采用Hilbert—Huang变换法提取实测的顶盖等发的压力脉动成为激振源。振动信号特征量．进而诊断水电机组异常振动是1．2电气振动由于水力激振引发的：张欣伟嗍等则基于支持向量发电机可能发生的故障有：转子绕组匝间短机理论对水电机组振动信号进行故障类型诊断．路，定子铁芯故障，转子铁芯矽钢片卷曲变化，发并取得了较高的诊断精度。电机气

4、隙不均。定子组合缝松动，发电机三相负荷但是．由于机组实际运行情况与虚拟仿真情不平衡等。能反映这些故障的特征量主要有：转况总是存在一定的差异性．虚拟机难以全面客观频，50Hz或100Hz频率，转频与转子磁极数的乘地反映水电机组真实运行．而利于HHT或者支持积。通频轴心轨迹偏向。转子振幅随励磁电流关向量机等方法进行故障诊断，也存在着计算复杂、系。振幅随温度关系，发电机定子轴向、径向、切向实时性差、信号边界“振荡”或核函数选择困难等振动随转速关系缺点。针对这些现象，本文基于水电机组运行专家1．3机械振动系统，建立BRF神经网络故障诊断模型，并通过仿水电机组的机械振动大多是由

5、于机组的轴系真实验验证该方法的准确度．为水电机组在线故出现某种故障所引起．常见的轴系故障有转子不[牧稿日期】2014—07—16[作者简介】丘伟甫(1980-)，男，广西陆川人，工程师，现从事水利水电动力设计工作。一d一吉林水利基于神经网络专家系统的水电机组故障诊断研究丘伟甫2014年1O月平衡、轴线不对中、转子碰磨等。其中。最常见的是知识获取模块能将领域内的事实性知识和领转子不平衡和转子不对中。他们占据轴系故障的域专家所特有经验性知识转化为计算机可利用的75％以上。前者是由于其材质不均、毛坯有缺陷、加形式并送入知识库中的功能模块。同时也负责知工和安装有误差等原因，致

6、使部件质量分布不均。识库中的知识的修改、删除和更新，并对知识库的形成一定的偏心，或者转子部件有缺损，或者转子完整性和一致性进行维护。运行过程中出现弓星弯曲。后者则主要是由于安显然。专家系统故障诊断的精度不仅仅取决装精度不够；机组保温不良；机器基础或机座沉降于专家经验．其推理机所采用的推理算法也发挥不均匀等原因诱发。着重要的作用。为了实现专家系统的智能化。并提高其精确度。常采用模糊理论、神经网络等方法进2专家系统及神经网络基本理论行推理机编程本文采用RBF神经网络进行推理机编程2．1专家系统2．2RBF神经网络由于水电机组故障原因较多．本文采用神经RBF网络是一种经典的

7、神经网络算法网．它由网络专家系统进行故障诊断．其基本构造如图1输入层，隐含层，输出层三层神经元构成的前向型所示圈。人工神经元网络。其基本思想是用径向基函数作‘’‘。’‘’‘‘。‘。。。‘。‘。。‘●为隐含层神经元的基。构成隐含层空间，实现输入矢量到输出矢量的映射变换。隐含层空间到输出空间的映射是线性的．即网络的输出是隐单元输出的线性加权和。此处的权就是网络的可调参数。从总体上看．网络由输入到输出的映射是非线性的。网络输出对可调参数而言又是线性的。这样网图1专家系统筒图络的权就可由线性方程组直接解出或用最小二乘知识库是专家系统的核心之一．其主要功能法递