基于神经网络的汽轮机状态监测与专家故障诊断系统技术的研究 (1)

汽轮机状态监测和故障诊断技术的应用分析与建议

状态维修的目的
２．２故障诊断系统（ＴＤＭ）此系统为ＴＳＩ系统的后台分析系统．由于ＴＤＭ系统的诊断结果般以图形、棒图等方式显示，缺少可靠的专家诊断系统．而现场人员又缺乏相关状态监测和故障诊断知识．因此很难将此系统应用起来．国外的通用做法是将安装了ＴＤＭ系统的电厂连接起来组成一个网络．由相关的振动专家对各个厂家的设备进行实时检测分析．同时将客户分成“ 金牌、银牌、铜牌 ” 三类，按不同的客户类型进行收费服务。国内一般是电厂将该项服务承包给电科院或中试所．一旦发现机组异常．就请相关的单位来人解决问题．有可能是将电厂本身ＴＳＩ的数据导出进行分析．有的甚至是借助自带的或现有的传感器进行现场录取数据再进行分析、解决问题。故而电厂对ＴＤＭ系统的产品不是很关心．只要ＴＳＩ系统运行正常就可以了．同时也不配备该方面的专业技
科技信息
０机械与电子０
ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
２０１３年
第１１期
汽轮机状态监测和故障诊断技术的应用分析与建议
石文强
（辽宁大唐国际锦州热电有限责任公司，辽宁锦州１２１０００）
【摘要】汽轮机发电机组的安全、经济运行意义重大。本文详细介绍了汽轮发电机组状态监测和故障诊断技术国内外研究情况，指出其主要应用情况，分析出主要存在的四个方面问题，并针对主要存在问题提出了突出研究五个方面技术的建议。

工业机器人状态监测与故障诊断系统的研究的开题报告

工业机器人状态监测与故障诊断系统的研究的开题报告摘要：工业机器人是现代制造业中不可或缺的自动化设备，但长期使用容易出现故障，导致生产过程中的停滞与浪费，因此建立一种可靠有效的机器人状态监测与故障诊断系统具有重要的现实意义。

本文将以一种基于机器视觉和神经网络的方法为基础，设计与实现一款面向工业机器人的状态监测与故障诊断系统，通过模拟实验和现场应用验证系统的可行性和有效性。

该系统的研究将促进工业机器人领域的技术创新与应用推广。

关键词：工业机器人；状态监测；故障诊断；机器视觉；神经网络一、研究背景随着工业自动化程度的不断提高，工业机器人的应用越来越广泛。

工业机器人不仅能够提高生产效率和质量，还能够规避一些危险和重复性高的工作，减轻劳动强度，因此被视为制造业的未来发展方向。

然而，长期的使用和维护过程中，机器人容易出现各种故障，例如电机故障、传动机构故障、传感器故障等，这些故障会严重影响机器人的使用效果和寿命，导致生产过程中的停滞与浪费。

在工业机器人常规维护过程中，通常采用人工巡检的方式，通过观察机器人运动、声音、温度等多方面的指标来判断机器人的工作状态，这种方式存在效率低、准确性差、人力成本高等问题。

因此，建立一种可靠有效的机器人状态监测与故障诊断系统具有重要现实意义。

二、研究内容本研究将基于机器视觉和神经网络技术，设计与实现一款面向工业机器人的状态监测与故障诊断系统，具体研究内容包括以下几个方面：1. 机器视觉模块设计。

通过摄像头采集机器人运动过程中的图像数据，并进行图像预处理、特征提取等关键步骤，从而实现对机器人状态的监测。

2. 神经网络模型建立。

通过对机器视觉数据进行训练，建立判定机器人状态的神经网络模型，实现对机器人状态的自动诊断和故障检测。

3. 系统实现与测试。

将机器视觉模块和神经网络模型进行集成设计，开发一款完整的状态监测与故障诊断系统，并进行模拟实验和现场应用测试，验证其可行性和有效性。

三、研究计划1. 第一年（2020年）：（1）研究工业机器人状态监测与故障诊断系统相关技术，并阅读相关文献资料；（2）研究机器视觉和神经网络技术，学习OpenCV、TensorFlow等工具；（3）设计并实现基于机器视觉的机器人状态监测模块；（4）开展相关模拟实验和数据处理工作。

基于专家系统的汽轮机状态监测与故障智能诊断系统

参考内容三
引言
引言
汽轮机是现代能源产业中的重要设备之一，其运行状态直接影响到整个电站的安全与稳定。然而，汽轮机故障时有发生，严重时可能导致整个电站瘫痪，给国民经济带来巨大的损失。因此，开发一种能够实时监测汽轮机运行状态并诊断故障的系统显得尤为重要。本次演示将介绍一种基于LabVIEW的汽轮机在线监测与故障诊断系统，旨在提高汽轮机运行的可靠性和稳定性。
三、齿轮箱故障诊断专家系统
4、用户接口优化：为了方便用户使用，优化用户接口的设计，包括用户界面、操作流程等，提高用户体验。
三、齿轮箱故障诊断专家系统
5、自学习功能：通过收集实际运行中的案例和诊断结果，不断优化和更新知识库，提高专家系统的诊断准确性。
四、研究展望
四、研究展望
随着科技的不断发展，未来对齿轮箱状态监测和故障诊断专家系统的研究将更加深入。未来的研究将更加注重监测技术的精准度和实时性，同时提高专家系统的智能化程度，使其能够更好地适应复杂多变的运行环境。此外，结合大数据和云计算等技术，实现远程诊断和智能化预警将成为未来的研究热点。
基本内容
总之，基于专家系统的汽轮机状态监测与故障智能诊断系统在提高汽轮机运行可靠性和稳定性方面具有重要意义。通过将专家系统、机器学习算法和数据挖掘等技术相结合，我们能够实现对汽轮机状态的实时监测与智能故障诊断，从而提高工业生产的效率和可靠性。随着技术的不断发展，我们相信该系统将具有更加广阔的应用前景和发展空间。
研究现状
研究现状
随着计算机技术和传感器技术的发展，汽轮机在线监测与故障诊断技术得到了广泛的应用。国内外研究者针对该领域进行了大量的研究，开发出各种类型的系统。然而，现有系统仍存在一定的问题，如监测数据不准确、故障诊断及时性不足、系统集成度低等。因此，本次演示提出了一种基于LabVIEW的汽轮机在线监测与故障诊断系统，旨在解决现有技术的不足。

一种基于神经网络的蓝牙汽轮机故障诊断装置

２０
技术与市场２０２０年第２７卷第１０期
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创新与实践
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由于汽轮机高安全性的要求，因此在无线技术的选择上选择了蓝牙５．０技术，这项技术的优点在于支持短距离通信，ＡＥＳ加密编码和低功耗，设备本身不会带来用电负荷。更为重要的是，从蓝牙５．０标准开始支持Ｍｅｓｈ网通信技术，这项技术带来的改变在于允许多个蓝牙设备建立更为自由的Ｍｅｓｈ拓扑结构，针对汽轮机关键部件伺服模件而言，正好适用这种多拓扑的短距离通信结构。
由于近几年物联网无线技术的发展以及国家相关标准的完善，无线技术应用渗透到各个领域，为电厂中的实际需求应用提供了新契机，智慧电厂的概念应运而生。为此，开发了以信号采集为基础，结合对电液转换部件的知识理解，通过无线
传输的方式为用户提供智能化诊断结果和专家级部件寿命管理建议，更好地指导电厂的生产维护和运营。
图１为该设备系统的结构框图，其主要由电液转换部件、伺服无线诊断模块、移动终端和服务器端４个部分组成，其工作原理如下。
在设备应用中，伺服无线诊断模块采集电液转换部件的数据，通过卡件内部处理，上发数据到移动终端（平板电脑、智能手机），再由工厂通过巡检规程定期将采集数据上传到制定的服务器端。服务器端搜集数据存储后会定期启动设计好的神经网络算法对已有数据进行训练，优化参数改进智能故障判断策略，然后下发参数到蓝牙设备。模块通过故障判断参数改变故障判断策略，最终通过ＢＬＥ无线网络发送给电厂用户，指导生产运维。 # 蓝牙 )*! &+,- 技术的应用

基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统

基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统BP Neural Network Model Based Expert Syste m of Fault Diagno stic of E lectricalMachinery黄　丹　黄采伦(湘潭工学院信息与电气工程系,湘潭　411201)摘　要　针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题,介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统,对单位BP算法,BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。

该系统学习效率高,故障诊断准确,已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。

关键词　BP算法　神经网络　故障诊断　电机　专家系统Abstract　T o against the weakness of capability of knowledge acquisition and lim itation of obtaining s olution in traditional fault diagnostic expert system for ma2 chinery equipment,the BP neural netw ork based expert system of fault diagnostic for rotating machinery is introduced.The unit BP alg orithm,BP neural netw ork establishment,training and application of the system are described concretely.The system features high efficiency learning and proper fault diagnosis and has been used success fully in fault diagnostic of electrical machinery of railway locom otives.K ey　w ords　BP alg orithm　Neural netw ork　Fault diagnostic　E lectrical machinery　Expert system0　引言机械设备故障诊断是识别设备运行状态的一门新兴学科,它研究的是设备运行状态的变化在诊断信息中的反映,其研究内容包括对机器运行现状的识别诊断、对其运行过程的监测以及对其运行发展趋势的预测等三个方面。

基于神经网络的工业用汽轮机性能预测与优化

基于神经网络的工业用汽轮机性能预测与优化工业用汽轮机是一种重要的能量转换设备，在工业生产中扮演着至关重要的角色。

为了提高工业用汽轮机的性能和效率，基于神经网络的性能预测与优化方法被广泛应用。

本文将介绍基于神经网络的工业用汽轮机性能预测与优化的方法和应用。

首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和工作方式。

神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由多个相互连接的神经元组成。

通过输入层、隐藏层和输出层的层次结构，神经网络可以实现复杂的非线性映射关系。

通过调整神经元之间的连接权重和阈值，神经网络可以学习和推理出输入与输出之间的映射关系。

基于神经网络的工业用汽轮机性能预测主要通过建立一个神经网络模型，将输入的特征参数与输出的性能指标进行映射。

首先，我们需要确定输入特征参数，这可能包括汽轮机的转速、进气温度、进气压力、出气温度等。

然后，我们需要收集大量的实验数据，通过对这些数据进行训练，调整神经网络的连接权重和阈值，使得神经网络能够准确地预测出汽轮机的性能指标。

在工业用汽轮机性能预测中，基于神经网络的方法具有很多优势。

首先，神经网络能够处理非线性关系，而汽轮机的性能往往受到多个复杂的因素的影响，因此神经网络可以更好地捕捉这种复杂的关系。

其次，神经网络可以通过学习大量的实验数据来提高预测的准确性，而不需要进行复杂的理论分析。

此外，神经网络还能够适应输入数据的变化，并具有一定的容错性。

除了性能预测，基于神经网络的方法还可以应用于工业用汽轮机的优化。

通过建立一个优化模型，我们可以将输入的控制参数与输出的优化目标进行映射。

然后，通过调整控制参数，使得输出的优化目标达到最优。

为了实现这一目标，我们需要将神经网络与其他优化算法相结合，例如遗传算法、粒子群优化算法等。

工业用汽轮机性能预测与优化的应用非常广泛。

首先，它可以帮助工程师预测和评估不同工况下汽轮机的性能，为工业生产提供参考和指导。

其次，它可以用于优化汽轮机的控制策略，提高汽轮机的效率和性能。

基于神经网络的汽轮机故障智能诊断系统的设计

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第２６卷第１期
２０年Ｏ０８１月
佳木斯大学学报（自然科学版）ＪｕａｏａｓＵｉｒｔＮｔａｃｎｅＦｉｏ）ｏｒｌｆｉｉｎｅｓｙ（ａｒｌｉｃＡｔｎｎＪｍｕｖｉｕＳｅ＿ｉ
２Ｂ神经网络训练步骤）Ｐ（）网络初始化，１随机设定连接权值，，
① 收稿日期：０７２０２０ —１— ３作者简介：谢三毛（９５，，１一）男江西吉安人。６剐教授。从事机械设备故障诊断教学与研究工作．
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第１期
谢三毛：于神经网络的汽轮机故障智能诊断系统的设计基
５１
阈值６，学习因子，态因子ａ，ｂ，势．
取：汽轮发电机属于大型旋转机械，通常用振动幅值来识别机组故障．由于汽轮机的故障振动特征量分布在９个频段内，因此输入元的个数取为９（）；２网络输出元的选取：由于汽轮发电机组中有１种０常见的典型故障，以该Ｂ所Ｐ网络的输出元的个数
摘
要：介绍了ＢＰ神经网络的结构和算法，分析了如何将ＢＰ神经网络用于机械设备的故障
诊断．结合汽轮发电机组的故障特性，立了汽轮发电机组故障诊断的神经网络模型，建并利用该神经网络模型对汽轮发、机组的故障进行了诊断，断结果是正确和有效的．也诊
关键词：Ｂ神经网络；Ｐ汽轮机；智能诊断；设计中图分类号：Ｔ１；Ｐ０．Ｈ７Ｔ２６３文献标识码：Ａ

燃气轮机气路故障诊断技术探讨_1

燃气轮机气路故障诊断技术探讨发布时间：2022-03-10T02:24:15.587Z 来源：《新型城镇化》2022年3期作者：姚伟方晨涛[导读] 燃气轮机的优点很多，诸如体积非常小，运行效率高，启动速度快，不会对环境造成太大影响，所以在工业和船舶动力等领域中的应用极为普遍。

但是，在燃气轮机运行期间，由于受到的干扰因素非常多，再加上燃气轮机需要长时间在高温、高压环境下工作，最终导致燃气轮机出现了气路故障问题，对燃气轮机运行造成了极为危害。

对此，一定要对故障认真检查，及早发现，快速排除。

嘉兴市嘉燃建设有限公司浙江嘉兴 314000摘要：气路系统由发动机空气压缩机、空气干燥罐、空气储气罐、平板隔振气囊、重锤定心气囊、气动刹车系统、挂钩气缸、挂钩气缸控制阀、气管等部件构成。

由于可控震源工作时频繁剧烈抖动的特点，气路系统经过一定使用期后常会出现一些故障，这些故障与气路部件有关，也与作为动力源的发动机有关。

气路系统虽结构简单，但气路系统故障对可控震源振动性能和行车发挥着关键作用，为提高气路系统故障排除和维修效率，有必要对气路系统常见故障进行理论联系实践的分析，从而归纳总结出解决方法，以期提高气路系统故障排除和维修效率，并能对气路系统进行预防性维护保养，减少气路系统更大故障发生率和损坏率。

基于此，本篇文章对燃气轮机气路故障诊断技术进行研究，以供参考。

关键词：燃气轮机；气路故障；诊断技术引言燃气轮机的优点很多，诸如体积非常小，运行效率高，启动速度快，不会对环境造成太大影响，所以在工业和船舶动力等领域中的应用极为普遍。

但是，在燃气轮机运行期间，由于受到的干扰因素非常多，再加上燃气轮机需要长时间在高温、高压环境下工作，最终导致燃气轮机出现了气路故障问题，对燃气轮机运行造成了极为危害。

对此，一定要对故障认真检查，及早发现，快速排除。

1燃气轮机检修特点分析燃气轮机检修主要包括小修、中修和大修三种方式，设备按时进行检修才能更好地保证设备的稳定与安全。

基于神经网络的故障诊断及其应用研究

基于神经网络的故障诊断及其应用研究第一章绪论在现代工业生产中，机器设备的故障诊断是一个严峻但又重要的问题。

传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验，需要专业技术人员进行分析和判断。

这种方法存在着人工判断不准确、诊断时间长等问题。

因此，基于神经网络的故障诊断技术应运而生。

神经网络作为一种模拟人类神经系统的计算模型，其强大的自学习和适应性能够帮助我们对机器设备的故障进行高效的诊断。

本文将介绍基于神经网络的故障诊断技术及其应用研究。

第二章神经网络的基本原理神经网络是一种数学模型，由一组相互连接的神经元组成。

在神经网络中，每个神经元接收到来自其他神经元的输入信号，并通过神经元之间的连接对这些信号进行处理和传播，最终输出一个结果。

神经网络中最常见的模型是前馈神经网络。

这种神经网络具有多个层，每个层由若干个神经元组成。

其中，输入层是神经网络的第一层，负责接收数据。

中间的几层被称为隐层，负责对输入数据进行特征提取和分析。

最后一层则是输出层，输出预测结果。

神经网络通过优化算法来调整每个神经元之间的连接权重，这样就可以实现对输入数据的准确预测。

第三章基于神经网络的故障诊断技术（一）数据采集故障诊断的第一步是通过传感器对设备进行数据采集。

这些数据包括温度、振动、电流等物理量。

采集到的数据可以作为神经网络的输入。

（二）特征提取在神经网络中，需要对输入数据进行特征提取。

这样可以将数据转换成更有用的特征向量，以便神经网络更好地处理。

特征提取的方法包括主成分分析（PCA）和小波变换等。

（三）神经网络建模通过训练数据集，可以建立一个基于神经网络的模型。

在训练过程中，神经网络通过不断优化连接的权重，来提高对故障的诊断能力。

（四）故障诊断建立好模型后，就可以对新的数据进行诊断。

将采集到的数据输入到神经网络模型中，即可得到一个判断结果，判断设备是否存在故障。

第四章基于神经网络的故障诊断应用研究（一）电机故障诊断电机是现代工业生产中最重要的设备之一。

基于神经网络的航空发动机故障诊断系统研究

基于神经网络的航空发动机故障诊断系统研究一、引言航空发动机是飞机最核心的部件之一，也是直接关系到航班安全的部件之一，因此，对于航空发动机的性能和故障诊断具有特别重要的意义。

航空发动机在使用的过程中，因为各种原因可能会发生故障，一旦发生故障就需要进行迅速的诊断和修理，否则会危及航空安全。

针对性的故障诊断系统是保证航空安全、提高航空发动机性能的重要手段之一，已经受到了广泛的研究。

二、研究背景及研究现状航空发动机在使用过程中，故障的概率相对较高，而且航空发动机具有复杂的结构和工作原理, 如何快速、准确地判断航空发动机的故障位置和原因，严重影响着飞机的安全和正常运行。

因此,航空工程技术专家一直在研究发动机故障的自动诊断技术,同时，在现代发动机技术日新月异的今天，如何使自动诊断系统具有较高的准确性和可靠性也尤为重要。

目前，对于航空发动机的故障诊断研究主要采用了一些传统的诊断方法，如机械故障诊断、热学故障诊断、振动故障诊断等方法，其中，机械故障诊断方法是较为常用的一种方法。

但是传统的故障诊断方法仍然存在一定的缺陷和不足，如：诊断耗时长、准确性有限、需要专业的人员、问题复杂度高等。

为了克服这些缺陷和不足，需要引入目前的先进技术，例如神经网络技术，以实现航空发动机故障的自动识别和故障预警功能。

三、神经网络在故障诊断中的应用神经网络技术是目前被广泛应用于故障诊断系统中的一种基于机器学习的故障诊断方法。

神经网络具有信息处理、非线性映射等优势，可以较好地解决航空发动机故障诊断过程中的复杂性问题，增加故障诊断的准确性和可靠性。

神经网络的结构复杂，但是简单来说，神经网络是由若干个神经元相互连接而成的，数据可以在这些神经元之间传递。

神经网络之所以能够应用于故障诊断中，是因为它能够对大量的数据进行快速的学习和分析，并且能够自动地根据数据的特征组合出一定的规则，从而得到准确的诊断结果。

在故障诊断中，可以将神经网络模型训练成一个分类器，然后将故障原因分为不同的类别，并将这些不同的类别传递给神经网络模型进行分类识别，最终得到航空发动机故障的诊断结果。

基于小波-神经网络的某电厂汽轮机振动故障诊断系统的研究

行的可靠性、安全性提出了更高的要求Ｊ。汽轮发
电机组振动信号的分析是其故障诊断的主要手段，作
者以某电厂汽轮机的故障诊断为工程背景，利用ＭＡＴＬＡＢ将小波分析及神经网络应用于汽轮发电机组
系统则可以快速分析故障信号并有效地对汽轮机振动
基于小波一神经网络的某电厂汽轮机振动故障诊断系统研究
余熳烨，林颖
（华南理工大学广州学院，广东广州５１０８００）
摘要：以某电厂的汽轮机组振动故障诊断为工程背景，针对振动信号的分析处理方法、小波包能量法提取特征向量及神经网络技术在汽轮机振动故障诊断中的应用展开深入的研究。实践表明：设计的系统在汽轮机的振动故障诊断中取得了
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｔｅａｍｔｕｒｂｉｎｅｕｎｉｔｖｉｂｒａｔｉｏｎｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆａｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈ — ｏｄｓｆｏｒｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎｌ，ａｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓａｎｌｙａｓｉｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｔｕｒｂｉｎｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｗｅｒｅｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ．Ｐｒａｃｔｉｃｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｄｅｓｉｎｅｇｄｓｙｓｔｅｍｈａｓｇｏｏｄｅｆｅｃｔｉｎｖｉｂｒａｔｉｏｎｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｔｕｒｂｉｎｅ．

基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘研究

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第２７卷
增刊
哈
尔
滨
工
程
大
学
学
报
Ｖｏ１Ｓｕ．２７ｐｐｌ
２００６年７月
ＪｕｎｌｏＨａｂｎＥｎｉｅｒｎＵｎｖｒｉｏｒａｆｒｉｇｎｅｇｉｉｅｓｔｙ
Байду номын сангаас
Ｊ１２０ｕ．０６
ｓａｔｒｉｅｂｓｄｏｅｒｌｎｔｒｎｅｅｉｌｏｔｍｓｂｏｇｔｆｒｒＴｈｉｔｒｃｌａｌｄｔｆｓｅｍｕｂｎｓｔｍｕｂｎａｅｎｎｕａｅｗｏｋａｄｇｎｔａｇｒｈｉｒｕｈｏｗａｄ．ｅｈｓｏａｕｔａａｏｔａｔｒｉｅｉｅｃｉｉｆｐｏｅｓｄｗｉｕｚｎｉｒｔｔｏｒｔ，ａｍｕｔａｅｅｒｌｎｔｒｓｓｒｃｕｅｅｏｄｙｔｅｎｕａｅｗｏｋｉｒｃｓｅｔｆｚｙａｄｄｓｅｅｍｅｈｄｆｓｙｌｌｙｒＢＰｎｕａｅｗｏｋｉｔｕｔｒｄｓｃｎｌ，ｈｅｒｌｎｔｒｓｈｃｉｌｉｔｉｅｉａｈｒｕｄｎｅｔｉｌ，ｎｅｎｕａｅｗｏｋｉｏｔｚｄｂｅｅｉｌｏｔｍａｔ．ｓｄｏｅｏｔｌｇｆｒｎｄｖａｔｃｅ ’ ｇｉａｃｈｒｙａｄｔｅｒｌｎｔｒｓｐｉｅｙｇｎｔａｇｒｈｌｓｌＢａｅｎｔｎｏｏｙｏａｅＳｄｈｍｉｃｉｙｈｎｕａｅｗｏｋｈａａｍｉｉｇａｇｒｔｍｒｃａｓｆｄｆｕｔｄａｎｓｓｒｌｓｂｕｔａｕｂｎｉｂｏｇｔｆｒｒｄｎｅｒｌｎｔｒ，ｔｅｄｔｎｎｏｉｌｈｏｆｌｓｉｅａｌｉｇｏｉｕｅａｏｔｓｅｍｔｒｉｅｓｒｕｈｏｗａ，ａｉｅｐｒｍｅｔｌｓｓｅｆｒｄｔｎｎｄｆｕｔｄａｎｓｓｏｔａｕｂｎａｅｎｎｕａｅｗｏｋａｄｇｎｔｌｏｔｍｓｘｅｉｎａｙｔｍａａｍｉｉｇａａｌｉｇｏｉｆｓｍｔｒｉｅｂｓｄｏｅｒｌｎｔｒｎｅｅｉａｇｒｏｎｅｃｉｈｉｉｌｍｅｔｄＩｉｇｏｉｐｅｉｏｓ８％．ｄｅｐｒｍｅｔｏｐｏｅｔａｅｓｂｅｔｓｅｍｅｈｄｔｅｅｏｙｔｍｒｍｐｅｎｅ．ｔｄａｎｓｓｒｃｓｎｉ４Ａｎｘｅｓｉｉｎｓｒｖｔｔｓｆａｉｌｕｅｔｔｏｄｖｌｐａｓｓｄｈｉｉｏｈｏｅｆｏｆｕｔｉｇｏｉｏｅｍｒｉｅｗｈｃａｕｂｅｆｒｕｈｒｓｕｙｉｒｅｔ．ａｌｄａｎｓｓｆｔａｔｂｎ，ｉｈｉｖｌａｌｒｅｔｄｍｏｅｄｐｈｓｕｓｏｆｔｎ

基于RBF神经网络的汽轮机故障诊断_张蓓

基于ＲＢＦ神经网络的汽轮机故障诊断张蓓（吉林电子信息职业技术学院，吉林吉林１３２０２１）现今，随着人工智能技术、计算机技术和信号处理分析技术的飞速发展，汽轮机故障诊断技术得到了长足的进步。

尤其是神经网络理论的发展，为汽轮机故障诊断的研究开辟了新的途径。

本文通过专家经验和对汽轮机过程的模拟运算，归结出具有典型特征的网络输入样本，构造了ＲＢＦ神经网络，采用样本集对网络进行训练。

使得网络通过学习，把样本的输入向量和目标向量间的非线性关系利用ＢＢＦ网络进行逼近。

最后通过仿真验证网络对于汽轮机故障的识别准确率。

1汽轮机的故障诊断电力系统设备故障诊断技术中对汽轮机等旋转机械故障诊断的研究是很深入和完善的。

将多分辨率分析应用到功率谱的特征提取上，可以方便而有效地提取出特征向量。

经过大量的实验，可以建立起汽轮机故障原因与征兆对应表。

用汽轮机常见的不平衡、不对中、油膜涡动等１０种常见故障作为诊断模型的输出，将这１０个常见的故障的振动信号频谱中的９的频段上的不同频率的谱的能量值作为特征值，形成标准的训练样本，见表１。

表１汽轮机振动故障分析原因与特征值采用有教师学习，表２为样本的目标输出，即目标输出“１．００”表示对应故障发生；“０．００”表示对应故障不发生。

表２样本的目标输出2RBF 网络设计径向基网络的结构主要包含两层，输出层和隐含层。

隐含层的传递函数为ｒａｄｂａｓ，输出层的传递函数为ｐｕｒｅｌｉｎ。

图１为径向基网络的结构，其中隐含层有Ｓ１个神经元，输出层有Ｓ２个神经元。

图１径向基网络结构利用ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱创建ＲＢＦ网络，其函数为ｎｅｗｒｂｅ，另外一个比较重要的参数为径向基函数的分布常数。

当样本数目不是很大，将分布常数设定为１．２。

下面给出ＭＡＬＡＢ程序实现：Ｐ＝［０．０００．０００．０００．０００．９００．０５０．０５０．０００．００；０．０００．３００．１００．６００．０００．０００．０００．０００．１０；０．０００．０００．０００．０００．４００．５００．１００．０００．００；０．１００．８００．０００．１００．０００．０００．０００．０００．００；０．１００．１００．１００．１００．２００．１００．１００．１００．１０；０．０００．０００．０００．０００．２００．１５０．４００．０００．２５；０．０００．０００．１００．９００．０００．０００．０００．０００．００；０．０００．３００．１００．６００．０００．０００．０００．０００．００；０．９００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．１００．００；０．０００．０００．０００．０００．０００．８００．２００．０００．００］；Ｔ＝［１．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００；０．００１．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００；０．０００．００１．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００；０．０００．０００．００１．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００；０．０００．０００．０００．００１．０００．０００．０００．０００．０００．００；０．０００．０００．０００．０００．００１．０００．０００．０００．０００．００；０．０００．０００．０００．０００．０００．００１．０００．０００．０００．００；０．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００１．０００．０００．００；０．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００１．０００．００；０．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００１．００］；Ｐ＝Ｐ＇；Ｔ＝Ｔ＇；ｓｐｒｅａｄ＝１．２；ｎｅｔ＝ｎｅｗｒｂｅ（Ｐ，Ｔ，ｓｐｒｅａｄ）；其中Ｐ和Ｔ分别对应输入向量和目标向量，可以从表１和２中得到。

基于神经网络的航空发动机故障诊断技术研究

基于神经网络的航空发动机故障诊断技术研究航空安全一直以来都是世界各国所关注的焦点，而发动机故障是航空领域中最常见的问题之一。

航空发动机故障不仅会对飞行安全产生极大的威胁，还会对民用航空产业带来不小的经济损失。

因此，发动机故障的诊断技术一直是研究的热门方向之一。

在现代航空中，由于发动机工作状态数据的获取变得容易，因此可以通过这些数据研究和诊断发动机故障。

近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，神经网络已被广泛应用于飞机发动机故障诊断领域。

神经网络能够学习和发现数据中的模式和规律，从而实现对发动机故障的自动检测和诊断。

本文将探讨基于神经网络的航空发动机故障诊断技术的研究现状和发展趋势。

一、发动机故障诊断技术的发展历程在过去的几十年中，发动机故障诊断技术经历了从经验诊断到智能诊断的发展历程。

早期的故障诊断主要依靠专家经验和经验参数。

在这种情况下，诊断准确性和可靠性很大程度上依赖于诊断专家的经验。

但这种方式存在很大的不足，比如专家缺乏统一的标准，能力参差不齐，容易出现漏诊和误诊等问题。

随着数据采集技术的进步，许多先进的处理技术被应用于航空发动机故障诊断领域。

其中最重要的就是机器学习技术，特别是神经网络技术。

神经网络技术可以有效地评估发动机状态，找到潜在的故障根源。

随着科技的不断进步，神经网络技术在航空发动机故障诊断领域的应用不断增加，取得了广泛的成功。

二、基于神经网络的航空发动机故障诊断技术研究现状近年来，神经网络在发动机故障诊断领域的应用已经开始逐步成熟。

在发动机故障诊断领域，神经网络技术通常被用来处理多种各种类型的数据，包括发动机的振动、温度、压力、转速、油压等动态参数数据。

在数据较少的情况下，也可以基于人类专家经验、成熟数据来训练神经网络。

在神经网络的应用中，有三种有影响力的神经网络分别是BP神经网络、SVM神经网络和RBF神经网络。

这三种神经网络是目前发动机故障诊断领域中应用最为广泛的神经网络。

基于NET技术的汽轮机故障在线诊断系统

加热器和１台疏水冷却器。机组设置一套高压
和低压两级串联汽轮机旁路系统用于机组的启
动；助蒸汽系统有启动锅炉、辅再热蒸汽冷端（二段抽汽）四段抽汽和辅助蒸汽联箱四路汽源；、轴封蒸汽系统由汽轮机的轴封装置、封冷却器、汽轴封压力调节阀、轴封风机、力调节阀等组成；压主给水系统配２套５容量汽动给水泵组和１Ｏ套３容量电动给水泵组，０汽动泵和电动泵均配有前置泵，结水系统配２台１０容量的凝结水凝０
ＷｅｂｔｈｎｏｇｙｕｎｒＭｉｒｏｆｅｃｏｌｄｅｃｏｓｔＮＥＴｒｍｅｏｋ．Ｃｏｍｍｏｎｆｕｔｃｒｎｇｉｔａｕｒｎｅａｌｓｆａｗｒａｌｓｏｃｕｒｉｎａｓｅｍｔｂｉｓｗｅｌａｃｒｅｐｏｎｎｏｒｓｄｉｇｈａｎｉｗａｍａｙｄｌｎｇｙｓｂｅａｉｙｅｓｌａｎｄａｄｙｎｑｒｄｒｐｉｌｉｕｉｅｏｎｌｂｉｙｙｎｐｕｔｆｏｋｅｗｏｒｓｈｓｙｄｓｕｃａｖｂａｉｉｒｔｏｎ，ｌａｅｋａｇｅ，ｂｌｋａｅ，ｄｏｒａｉｎ，ｅｏｉｏｃｇｅｆｍｔｏｒｓｏｎ，ｏｖｒｔｍｐｅａｕｒ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱａｎｃａｄｄｅ —ｅｒｔｅｄｒａｍａｅｔ．，ＳａｔｇｅｃＯｓｏｒｌｚｅａｉｅｏｎｌｎａｔｄａｏｓｓａｒａｍｅｎｔｉｅｆｕｌｉｇｎｉｎｄｔｅｔ．

神经网络在汽轮机控制系统上的研究

作者：刘宪民[1]
作者机构： [1]内蒙古国华呼伦贝尔发电有限公司,内蒙古呼伦贝尔021025
出版物刊名：科技资讯
页码： 67-68页
年卷期： 2020年第1期
主题词： PID控制;BP神经网络;汽轮机
摘要：该文针对目前的汽轮机控制系统采用传统PID控制的研究现状,分析电厂的实际运行过程中会存在非线性的问题,如死区特性、限幅特性、摩擦特性、滞环特性。

引入神经网络算法解决汽轮机控制系统上的非线性问题,并给出BP神经网络PID控制结构图,结合神经网络以及传统PID控制各自的优点进行设计,通过各个控制算法的优点补偿各自的不足,进而能够达到整个系统处在一个有效的控制范围内,并仿真建模,通过传统控制与神经网络控制对比,阐述神经网络在汽轮机控制系统非线性问题上的有效改善。

网络化汽轮机组远程监测及故障诊断系统的研究

网络化汽轮机组远程监测及故障诊断系统的研究杨涛黄树红高伟汪勇张金平（华中科技大学能源与动力工程学院，武汉，430074）张柏林黄丕维（湖南省电力试验研究所，长沙，410007）摘要：本文针对火电机组状态监测和故障诊断方面存在的不足，提出了建立省级故障诊断中心，并研究开发了网络化汽轮机组远程监测及故障诊断系统，已应用于生产实际，在汽轮发电机组运行和维修中发挥了重要作用。

本文还介绍了该系统的体系结构、软件结构、网络技术及特点，并给出应用实例说明其实用性和有效性。

关键词：远程监测故障诊断小波分析灰度矩Long-distance Networked Steam Turbine Group Monitoring and Fault Diagnose Systematic ResearchYang tao shuhong Huang Gao wei Wang yong jinping Zhang（huazhong University of Science and Technology,430074,Wuhan,PRC）Abstract: Thanks to the deficiency of state inspect and fault diagnosis in the thermal power station, this paper puts forward the provincial trouble diagnose center and proposes the long-range networked steam turbine group monitoring and trouble diagnose system. This method has been applied to the operation and played an important role in the production. This paper also introduces the system structure, software structure, network technology and its characteristic. And the instance has proved its practicability and validity.Key Words:long-distance monitoring； fault diagnosis； wavelet analysis；grey quadrature 0．前言火电机组不断向高参数大容量发展,自动化水平不断提高,运行特性也日益复杂。

基于神经网络的凝汽器系统故障诊断研究的开题报告

基于神经网络的凝汽器系统故障诊断研究的开题报告一、选题背景与意义随着工业自动化程度的不断提高，凝汽器系统在热力发电厂中扮演着至关重要的角色。

凝汽器的稳健运转直接影响着整个发电系统的性能和效率，甚至可能导致重大事故和经济损失。

因此，对凝汽器系统的故障诊断具有重要的研究意义和应用价值。

目前，凝汽器系统的故障诊断主要依靠传统的方法，如状态监测、统计学方法和模型预测等，这些方法存在一些缺陷，例如需要大量的测量数据、模型复杂度高等，同时也存在一些难以解决的问题，例如由于传感器的安装位置不同所导致的数据不统一、模型的更新不及时等问题。

随着深度学习等新的技术的发展，基于神经网络的方法在故障诊断领域也逐渐得到了广泛的应用。

因此，本研究选择基于神经网络的方法，对凝汽器系统的故障进行诊断和分析，通过建立凝汽器系统的神经网络模型，对凝汽器系统进行实时监控和预测。

二、研究内容与目标从凝汽器系统热力学原理和组成部分出发，选择相应的特征参数，并建立相应的凝汽器系统神经网络模型。

通过对模型进行训练和测试，得到较高的预测精度，从而为凝汽器系统故障诊断提供可靠的支持。

具体研究内容包括：1. 凝汽器系统的热力学原理及组成部分分析；2. 对凝汽器系统进行数据采集和预处理，选择有效特征参数；3. 建立凝汽器系统的神经网络模型，包括监督式学习和无监督式学习；4. 对模型进行训练和测试，并对模型性能进行评估和分析；5. 基于模型对凝汽器系统进行故障诊断和预测。

本研究旨在建立凝汽器系统神经网络模型，实现其实时监测和预测，提高凝汽器系统的安全性和稳定性，达到降低故障率、提高发电效率的目标。

三、研究方法本研究主要采用以下方法：1. 神经网络模型的建立，包括监督式学习的多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）以及无监督式学习的自编码器（Autoencoder，AE）；2. 使用python语言，采用TensorFlow、Keras等深度学习框架进行模型的搭建和训练；3. 选择合适的评估指标对模型进行评估和调优，如均方误差（Mean Squared Error，MSE）、准确率（Accuracy），ROC曲线等；4. 对得到的模型进行测试，通过实验数据进行验证和可视化。