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锅炉四管泄漏故障的仿真研究与智能诊断

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第1章 绪 论

1.1 课题背景与意义

1.2 国内外研究动态

1.3 论文的主要工作

第2章 神经网络基本原理

2.1 神经网络模型

2.2 BP神经网络及其训练算法

2.4 本章小结

第3章 神经网络故障诊断方法概述

3.1 故障诊断基本原理

3.2 热力系统神经网络故障诊断方法

3.3 本章小结

第4章 锅炉四管泄漏故障特征规律的仿真研究

4.1 锅炉系统简介

4.2 四管泄漏故障原因分析

4.3 四管泄漏故障现象

4.4 锅炉四管泄漏故障特征规律的仿真研究

4.5 本章小结

第5章 四管泄漏故障的神经网络诊断仿真研究

5.1 四管泄漏故障神经网络诊断模型建立

5.2 四管泄漏故障在线诊断仿真实验

5.3 本章小结

第6章 结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果

致谢

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摘要

锅炉“四管”泄漏是指锅炉的过热器、再热器、省煤器与水冷壁由于过热、磨损、腐蚀、焊接质量等原因而造成的管内工质泄漏。由于长期承受高温高压的运行环境,四管泄漏是锅炉最常见的故障,不仅导致非正常停炉,带来经济损失,严重时会危及运行人员的生命安全。由于锅炉内部汽水管道间相互连接,运行参数间高度耦合,而且四管泄漏的故障现象具有一定相似性,同一故障随锅炉运行方式不同现象也会有差别,因此故障发生后若要准确判定泄漏位置难度较大。若要依靠汽温、汽压等运行参数准确判定故障发生位置,要求运行人员必须对不同运行模式下锅炉四管泄漏故障发生后相关运行参数的变化规律及差别有深入了解。
  本文借助600MW超临界火电机组仿真系统,针对不同运行模式,对超临界锅炉四管泄漏故障开展了详细的故障仿真试验。在深入了解锅炉四管泄漏故障特征规律的基础上,选取了与故障最密切相关的若干特征参数,并对故障特征参数进行预处理,建立了故障知识库,完成了BP神经网络诊断模型的训练。利用训练好的诊断模型,采用神经网络与征兆缩放技术相结合的智能诊断方法,在MATLAB环境下编写了故障诊断程序,在火电机组仿真机上进行了详细的故障诊断实时仿真实验。结果表明:该方法对四管泄漏故障可得到具有较高故障分离度的正确诊断结果,可以准确及时地确定故障位置,具有较好的工程实用性。

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