基于CMAC和机电综合特征的发电机故障诊断方法研究的开题报告
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基于CMAC和机电综合特征的发电机故障诊断方法
研究的开题报告
一、选题背景和意义
发电机作为电力系统的重要组成部分，其故障的发生和处理一直是电力系统运行维护工作中的重点和难点。
传统的人工检修方法及设备巡检方法无法满足复杂电力系统的要求，因此研究发电机故障诊断方法，对于提高电力系统的效率和可靠性具有十分重要的意义。
目前，已有很多学者研究了发电机故障诊断方法，但是针对机电综合特征的发电机故障诊断方法研究还较少。
本研究基于CMAC和机电综合特征，旨在构建一种能够充分考虑机械和电气特性的发电机故障诊断方法，为电力系统故障诊断和维护提供有效的技术支持和保障，具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容和方法
本研究主要内容包括以下几个方面：
1. 建立机电综合特征诊断模型。
将机械特征和电气特征相结合，构建发电机的机电综合特征诊断模型，为发电机的故障诊断提供基础。
2. 提取特征向量。
通过信号采集和处理，提取出故障发生时的机械振动特征和电气特征，将其转化为特征向量，为后续的诊断模型建立和故障诊断提供数据支持。
3. 建立CMAC学习器。
采用CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）学习器，对特征向量进行训练，建立诊断模型，实现发电机故障诊断。
4. 验证和分析。
通过实验验证和数据分析，确定所建立的机电综合特征诊断模型的有效性和可行性，为发电机的故障诊断提供理论依据和技术支持。
本研究采用的方法主要包括信号采集和处理技术、机电综合特征诊
断模型的建立、CMAC学习器的建立和特征向量的提取等。
三、预期目标和创新性
本研究旨在实现基于CMAC和机电综合特征的发电机故障诊断方法，具体的预期目标和创新性如下：
1. 实现发电机故障诊断的自动化和准确性。
将机械和电气特征相结合，充分考虑发电机的机电综合特性，实现对发电机故障的自动化和准
确性诊断，提高电力系统的可靠性和效率。
2. 提出一种新的发电机故障诊断方法。
本研究采用CMAC学习器，
将机械振动特征和电气特征相结合，建立发电机机电综合特征诊断模型，提出了一种新的发电机故障诊断方法。
3. 探索机电综合特征的应用价值。
本研究将机械和电气特征相结合，探索了机电综合特征在发电机故障诊断中的应用价值，为其他领域的故
障诊断提供了新的思路和方法。
四、拟采用的研究方法和步骤
本研究将采用以下步骤和方法：
1. 理论研究和文献调研。
对发电机故障诊断方面的相关理论知识和
前沿文献进行研究和调研，掌握前沿技术和研究现状。
2. 采集和处理故障特征信号。
通过采集和处理发电机故障时的机械
振动和电气特征信号，提取出特征向量，为机电综合特征诊断模型的建
立提供数据支持。
3. 建立机电综合特征诊断模型。
将机械和电气特征相结合，建立机
电综合特征诊断模型，为发电机故障诊断提供基础。
4. 建立CMAC学习器。
将提取出的特征向量输入到CMAC学习器中
进行训练，建立发电机机电综合特征诊断模型。
5. 验证和分析。
通过实验验证和数据分析，确定所建立的机电综合特征诊断模型的有效性和可行性，为发电机故障诊断提供理论依据和技术支持。
五、参考文献
1. Li Y, Li Q, Li X, et al. Research on Automatic Fault Diagnosis Technology for Medium and Low Speed Marine Diesel Engines Based on Multi-sensor Data Fusion[J]. Journal of Marine Science and Application, 2017, 16(3):271-280.
2. Zhang J Q, Zhu K, Guan X P. Research on Intelligent Fault Diagnosis System Based on Improved Artificial Neural
Network[C]//2017 Prognostics and System Health Management Conference (PHM-Chongqing), 2017:124-129.
3. Abbaszadeh M, Agahi A, Yazdani-Chamzini A, et al. An intelligent fault detection and diagnosis system for three-phase induction motor using multiwavelet transform and probabilistic neural network[J]. Measurement, 2020, 167:108310.。