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摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 故障和健康、故障诊断和健康评价
1.3 故障诊断理论与技术国内外研究现状
1.3.1 故障机理研究现状
1.3.2 故障特征提取研究现状
1.3.3 故障诊断方法研究现状
1.3.4 大数据技术在故障诊断中的应用
1.4 本文研究内容和结构安排
第2章 汽轮发电机组典型故障机理分析
2.1 引言
2.2 从系统论看故障形成和演化
2.3 汽轮发电机组故障机理分析方法
2.4 故障因果链分析
2.4.1 转子(轴系)质量不平衡故障分析
2.4.2 联轴器不对中故障分析
2.4.3 转轴碰磨故障分析
2.4.4 转子弯曲故障分析
2.4.5 支撑松动故障分析
2.4.6 支撑系统结构共振故障分析
2.4.7 自激振动故障分析
2.4.8 随机振动故障分析
2.4.9 电磁激振故障分析
2.4.10 扭转振动故障分析
2.4.11 转子裂纹故障分析
2.5 故障特征分析
2.5.1 振动频率特征分析
2.5.2 振动趋势特征分析
2.5.3 相关关系特征分析
2.5.4 不同转速时的振动特征分析
2.5.5 运行阶段同故障关系
2.5.6 设备结构同故障关系
2.5.7 其他特征
2.6 故障后果及处理措施分析
2.7 本章小结
第3章 汽轮发电机组典型故障特征提取方法研究
3.1 引言
3.2 振动波形特征提取
3.2.1 弯振信号的频域特征提取
3.2.2 扭角信号的频域特征提取
3.2.3 扭振阻尼特性识别
3.2.4 案例分析
3.3 限值特征提取
3.3.1 限值特征涉及的参数
3.3.2 限值特征提取的思路
3.3.3 模型和算法
3.3.4 案例分析
3.4 趋势特征提取
3.4.1 趋势特征提取方法
3.4.2 案例分析
3.5 相关关系特征提取
3.6 其他特征提取
3.7 本章小结
第4章 基于贝叶斯网络的汽轮发电机组故障诊断
4.1 引言
4.2 机组故障诊断思维方式
4.2.1 机组故障以及特征的表现形式
4.2.2 故障诊断基本思路
4.3 贝叶斯网络基础知识
4.3.1 贝叶斯定理
4.3.2 贝叶斯网络的概念
4.3.3 贝叶斯网络的推理
4.4 贝叶斯网络应用于机组故障诊断
4.4.1 诊断网络构建
4.4.2 故障诊断流程
4.5 案例分析
4.5.1 低速晃摆运行阶段诊断案例
4.5.2 启机运行阶段诊断案例
4.5.3 带负荷运行阶段诊断案例
4.6 本章小结
第5章 汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统研发
5.2 监测和诊断系统的多智能体模型
5.3 监测和诊断系统的功能设计
5.3.1 数据采集系统功能设计
5.3.2 数据分析系统功能设计
5.3.3 故障诊断系统功能设计
5.3.4 健康评价系统功能设计
5.4 监测和诊断原型系统
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 全文总结
6.2 论文的主要创新点
6.3 有待进一步开展的工作
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
攻读博士学位期间参加的科研工作
致谢
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