基于知識(shí)的汽輪發(fā)電機(jī)組智能故障診斷研究.pdf

1、狀態(tài)維修是設(shè)備管理和維修工作的發(fā)展方向。故障診斷的目的是對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)，預(yù)防或消除故障，保障設(shè)備的安全、可靠運(yùn)行，指導(dǎo)設(shè)備的管理和維修從而實(shí)現(xiàn)狀態(tài)維修。故障診斷系統(tǒng)是設(shè)備狀態(tài)維修決策支持系統(tǒng)的核心部分，故障診斷得出的狀態(tài)評(píng)價(jià)信息對(duì)設(shè)備的運(yùn)行和維護(hù)具有重要的指導(dǎo)作用。
　　故障診斷經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展取得了豐碩的成果，但仍然存在一些問(wèn)題。首先，對(duì)電廠某些設(shè)備的復(fù)雜故障的機(jī)理了解并不深刻，很難從理論上給出解釋。其次，當(dāng)前故障診斷

2、工作的診斷方法單一，且沒(méi)有根據(jù)不同故障類(lèi)型的特點(diǎn)采用不同的診斷模型進(jìn)行混合推理，無(wú)法充分發(fā)揮各種診斷模型的優(yōu)勢(shì)，難以達(dá)到期望的診斷效率和準(zhǔn)確率。此外，故障診斷常常只是進(jìn)行到故障模式識(shí)別，不能確定故障的具體位置和對(duì)系統(tǒng)各層次的影響。最后，診斷系統(tǒng)沒(méi)有自學(xué)習(xí)機(jī)制，不能將領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和故障診斷工作經(jīng)驗(yàn)擴(kuò)充到其中實(shí)現(xiàn)知識(shí)積累與儲(chǔ)備。
　　針對(duì)上述問(wèn)題，本文以汽輪發(fā)電機(jī)組高中壓缸為研究對(duì)象，開(kāi)展了如下工作:
　　(1)以FMEA分析法

3、和故障樹(shù)分析法為指導(dǎo)，研究高中壓缸軸彎曲故障的發(fā)生原因和故障的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程，深入研究了故障機(jī)理。建立了的高中壓缸軸彎曲故障模式的FMEA表和故障樹(shù)，分別由頂事件和底事件為分析起點(diǎn)為故障特征提取、診斷識(shí)別以及早期故障預(yù)警提供指導(dǎo)。
　　(2)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)大量的機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)點(diǎn)為可監(jiān)測(cè)、可診斷的數(shù)據(jù)來(lái)源，對(duì)這些數(shù)據(jù)和非實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)故障信息進(jìn)行故障特征提取，把診斷參量分類(lèi)定義和表示，并提出了模糊故障征兆量化、數(shù)字化的方法。為有效利用領(lǐng)域知識(shí)，建立

4、了高中壓缸軸彎曲故障模型庫(kù)和故障診斷知識(shí)庫(kù)，解決了包括知識(shí)表達(dá)、知識(shí)獲取和知識(shí)推理及系統(tǒng)自學(xué)習(xí)等問(wèn)題。
　　(3)提出了一種把支持向量機(jī)和知識(shí)推理、信息融合相結(jié)合的智能故障診斷方法，該方法把診斷過(guò)程分為兩個(gè)步驟，首先根據(jù)由支持向量機(jī)確定故障類(lèi)從而選定診斷模型;然后根據(jù)分類(lèi)診斷模型進(jìn)行知識(shí)推理和信息融合混合推理識(shí)別故障模式。同時(shí)，利用知識(shí)庫(kù)中的IF-THEN診斷規(guī)則，根據(jù)規(guī)則前提條件求解具體的故障原因、故障位置、故障影響和故障處理措