發(fā)布時(shí)間：2020-11-18 23:34

　　 隨著我國(guó)能源結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化調(diào)整,電網(wǎng)規(guī)模逐步擴(kuò)大,水電能源比重日趨增大,所擔(dān)負(fù)的調(diào)峰調(diào)頻任務(wù)也愈加艱巨,這對(duì)水電能源生產(chǎn)核心設(shè)備——水電機(jī)組運(yùn)行的安全穩(wěn)定性提出了更加嚴(yán)格的要求。伴隨著水電機(jī)組巨型化、復(fù)雜化的發(fā)展,機(jī)組故障發(fā)生、演化過(guò)程中水機(jī)電等多種因素的耦合作用越發(fā)突顯,故障與征兆間的映射關(guān)系極為復(fù)雜,傳統(tǒng)的基于單一類(lèi)型征兆模式識(shí)別的故障診斷方法已經(jīng)很難滿(mǎn)足機(jī)組故障診斷可靠性的要求,迫切需要綜合提取水電機(jī)組故障多元征兆以進(jìn)行全面診斷,保證水電機(jī)組故障診斷的可靠性。本文針對(duì)水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷及其工程應(yīng)用中的若干關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題,以水電機(jī)組振動(dòng)故障的多元征兆提取為切入點(diǎn),引入先進(jìn)信號(hào)分析與圖像處理方法,深入探究其理論基礎(chǔ)及工程應(yīng)用背景,并結(jié)合水電機(jī)組故障特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),提高故障征兆辨識(shí)的有效性,同時(shí)針對(duì)不同征兆所得診斷結(jié)果可能存在的局部決策沖突問(wèn)題,綜合運(yùn)用特征聯(lián)合與決策融合的方法對(duì)多元征兆信息進(jìn)行融合,形成基于多元征兆提取的融合智能故障診斷體系并應(yīng)用于水電機(jī)組的振動(dòng)故障診斷之中。論文的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新性成果如下： (1)深入研究了經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(EMD)中的模態(tài)混疊問(wèn)題,并針對(duì)此問(wèn)題提出了一種多重微分經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解方法,運(yùn)用微分運(yùn)算增強(qiáng)高頻分量的特性來(lái)改善頻率混疊問(wèn)題。該方法首先對(duì)原始信號(hào)及其各階微分信號(hào)進(jìn)行EMD分解,形成本征模態(tài)函數(shù)矩陣,然后求取各階微分信號(hào)的能量分布,聯(lián)合獲得能量特征矩陣,并以此作為故障征兆完成故障的識(shí)別與診斷。通過(guò)仿真及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法能夠一定程度上改善頻率混疊現(xiàn)象,對(duì)水電機(jī)組故障診斷精度的提高具有一定的促進(jìn)作用。 (2)針對(duì)軸心軌跡識(shí)別過(guò)程中,其形狀特征難以有效獲取的問(wèn)題,提出了基于統(tǒng)計(jì)模糊矢量鏈碼的軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別方法。首先引入模糊矢量依據(jù)軸心軌跡內(nèi)角信息對(duì)軸心軌跡的邊界進(jìn)行編碼,繼而運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模糊矢量鏈碼提取軸心軌跡的形狀特征,最后,以此為依據(jù),采用支持向量機(jī)對(duì)軸心軌跡進(jìn)行分類(lèi),完成其自動(dòng)識(shí)別。與傳統(tǒng)特征提取方法的對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明,統(tǒng)計(jì)模糊矢量鏈碼具有計(jì)算簡(jiǎn)單、可分性高的優(yōu)點(diǎn),能夠有效的提取軸心軌跡的形狀特征,進(jìn)而更加準(zhǔn)確的識(shí)別出軸心軌跡類(lèi)型,有助于水電機(jī)組故障自動(dòng)診斷的實(shí)現(xiàn)。 (3)分析了當(dāng)前水電機(jī)組故障診斷中振動(dòng)與其他狀態(tài)參量相關(guān)性特征提取方法的缺點(diǎn),引入了運(yùn)用關(guān)系曲線形狀來(lái)表征振動(dòng)相關(guān)性特征的思想；以振動(dòng)轉(zhuǎn)速關(guān)系為例,研究了水電機(jī)組振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速變化的趨勢(shì),針對(duì)振動(dòng)轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線的非閉合性、函數(shù)性等諸多特點(diǎn),對(duì)統(tǒng)計(jì)模糊矢量鏈碼進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),按照轉(zhuǎn)速遞增的順序,依次對(duì)曲線上各點(diǎn)進(jìn)行編碼,實(shí)現(xiàn)二維點(diǎn)劃分下的非閉合曲線編碼,最后利用鏈碼的統(tǒng)計(jì)特征表征曲線的形狀,使其具有平移、縮放不變性。并以此作為曲線形狀特征,完成振動(dòng)轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線的自動(dòng)識(shí)別。通過(guò)仿真試驗(yàn)證明了該方法的有效性,同時(shí)將該方法應(yīng)用于二灘水電廠3號(hào)機(jī)組的振動(dòng)問(wèn)題分析中,驗(yàn)證了方法的工程實(shí)用價(jià)值。 (4)圍繞水電機(jī)組故障診斷實(shí)際應(yīng)用中,先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)缺乏,準(zhǔn)確、完備訓(xùn)練樣本難以獲取的問(wèn)題,深入研究了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模式識(shí)別方法,將模糊核聚類(lèi)應(yīng)用于機(jī)組故障的識(shí)別中。針對(duì)其核參數(shù)選擇與最優(yōu)聚類(lèi)中心獲取的主要難題,提出了一種仿電磁蜂群加權(quán)模糊核聚類(lèi)算法：給每個(gè)樣本特征設(shè)置權(quán)重,表征其貢獻(xiàn)度的大��；將聚類(lèi)中心、核參數(shù)以及征兆權(quán)重同時(shí)作為聚類(lèi)模型的優(yōu)化變量,實(shí)現(xiàn)其同步尋優(yōu)；以核Xie-Beni指標(biāo)作為聚類(lèi)模型的目標(biāo)函數(shù),獲取最佳聚類(lèi)效果；將人工蜂群算法和仿電磁學(xué)算法有機(jī)結(jié)合,綜合利用兩種進(jìn)化策略,進(jìn)行模型求解,準(zhǔn)確高效的完成聚類(lèi)。通過(guò)在水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中的應(yīng)用,對(duì)該方法的工程實(shí)用性進(jìn)行了驗(yàn)證。 (5)針對(duì)多元征兆故障診斷中可能存在的局部決策沖突問(wèn)題,提出了一種基于投影D-S證據(jù)理論的混合決策融合診斷策略。對(duì)識(shí)別框架相同的征兆進(jìn)行特征聯(lián)合,統(tǒng)一識(shí)別；通過(guò)投影將不同框架下的診斷結(jié)果映射到包含所有識(shí)別框架的融合框架中,在融合框架上完成診斷結(jié)果決策層的融合。以所提診斷策略為核心建立了水電機(jī)組故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng),并成功的應(yīng)用于松江河水電廠的故障診斷系統(tǒng)中,驗(yàn)證了該方法的有效性和實(shí)用性。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類(lèi)】：TV738
【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 水電機(jī)組振動(dòng)故障概述
    1.3 水電機(jī)組故障多元征兆提取研究綜述
    1.4 水電機(jī)組故障識(shí)別方法綜述
    1.5 論文主要研究?jī)?nèi)容
2 基于多重微分經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解的機(jī)組振動(dòng)故障診斷
    2.1 引言
    2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解基本原理
    2.3 基于多重微分經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解的振動(dòng)特征提取
    2.4 仿真試驗(yàn)分析
    2.5 診斷實(shí)例
    2.6 本章小結(jié)
3 基于統(tǒng)計(jì)模糊矢量鏈碼的水電機(jī)組軸心軌跡識(shí)別
    3.1 引言
    3.2 軸心軌跡內(nèi)角信息
    3.3 基于統(tǒng)計(jì)模糊矢量鏈碼的軸心軌跡形狀特征提取
    3.4 軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別試驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
4 水電機(jī)組振動(dòng)轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線自動(dòng)識(shí)別研究
    4.1 引言
    4.2 振動(dòng)轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線
    4.3 振動(dòng)轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線形狀特征提取
    4.4 振動(dòng)轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線識(shí)別試驗(yàn)
    4.5 水電機(jī)組故障實(shí)例分析
    4.6 本章小結(jié)
5 基于仿電磁蜂群加權(quán)模糊核聚類(lèi)的水電機(jī)組故障診斷
    5.1 引言
    5.2 加權(quán)模糊核聚類(lèi)模型
    5.3 仿電磁蜂群算法
    5.4 仿電磁蜂群加權(quán)模糊核聚類(lèi)
    5.5 水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷
    5.6 本章小結(jié)
6 基于混合決策融合的水電機(jī)組故障診斷方法及應(yīng)用
    6.1 引言
    6.2 投影D-S證據(jù)理論及決策融合
    6.3 基于多元征兆決策融合的水電機(jī)組故障診斷案例
    6.4 水電機(jī)組故障混合決策融合診斷策略在實(shí)際工程中的應(yīng)用
    6.5 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 進(jìn)一步研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1：攻讀博士期間發(fā)表的論文
附錄2：攻讀博士期間完成和參與的科研項(xiàng)目

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2889369