凝汽器及其相关设备的故障诊断

摘要

凝汽设备是核动力装置及电站凝汽式汽轮机组重要的辅助设备,它起着冷源的作用.凝汽器运行的热力性能对汽轮机机组运行和核动力装置的安全性与经济性有很多影响.凝汽器低真空的工作特点使其在运行过程中经常发生各种故障.因此,及时准确地预测判定凝汽器是否正常工作,是否发生故障,并正确及时地提供故障对策尤为重要.本文在已建核动力装置凝汽器故障仿真模型的基础上,对凝汽器在运行中常见的七个故障进行动态仿真,得出故障样本数据并分析了各个故障征兆的变化趋势.当前国内外使用人工智能方法进行故障诊断的方式主要有两种:专家系统和神经网络.模糊神经网络兼具了模糊逻辑与神经网络的优点,它既可以描述具有模糊概念的问题,又具有强大的学习能力和数据的直接处理能力;既具有较强的结构知识表达能力,又具有很强的容错能力;总之,模糊神经网络便于实现知识的自动获取,能够自适应环境的变化,推理采用并行的数值计算,因而是解决传统故障诊断系统局限性问题的有效途径.本文利用Visual C++建立了基于模糊BP网络的核动力装置凝汽器故障诊断专家系统,该故障诊断专家系统采用人机交互界面,具有界面友好,操作简单等特点.

目录

文摘

英文文摘

哈尔滨工程大学学位论文原创性声明

第1章绪论

1.1引言

1.2国内外的发展情况

1.3故障诊断概述

1.4故障诊断的任务及其研究的内容

1.5故障诊断的方法

1.5.1依赖于模型的故障诊断方法

1.5.2不依赖于模型的方法

1.6传统专家系统与神经网络专家系统

1.6.1传统专家系统

1.6.2神经网络专家系统

1.6.3从传统专家系统到神经网络专家系统

1.7专家系统的选择

1.8论文研究的内容

第2章凝汽器及其相关设备的故障模型

2.1关于凝汽器模型的简化和假设

2.2凝汽器模型建立

2.3相关设备的模型

2.4本章小结

第3章凝汽器故障分析与仿真

3.1凝汽器简介

3.2凝汽器故障

3.2.1循环水泵故障

3.2.2循环水量不足

3.2.3凝汽器满水故障

3.2.4抽气器工作不正常

3.2.5凝结水泵故障

3.2.6真空管路破裂

3.2.7凝汽器铜管脏污

3.3本章小节

第4章神经网络

4.1引言

4.2生物神经元与人工神经元

4.3神经网络的学习方法

4.3.1学习方式

4.3.2学习算法

4.4神经网络的结构形态

4.5几种常见的神经网络模型

4.6本章小结

第5章凝汽器故障诊断的模糊BP神经网络

5.1模糊BP神经网络方法概述

5.2模糊BP神经网络的建立

5.2.1模糊隶属函数

5.2.2BP神经网络

5.2.3BP神经网络的流程

5.2.4凝汽器模糊BP网络的实现

5.3本章小节

第6章模糊BP网络的凝汽器故障诊断专家系统

6.1开发环境

6.2系统构成

6.3用户界面

6.4本章小节

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢