本文關(guān)鍵詞：基于決策樹的汽輪機振動故障診斷技術(shù)研究

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【摘要】：隨著電力技術(shù)的日益發(fā)展,發(fā)電機組的容量和參數(shù)不斷提高,電廠的熱力設(shè)備也日趨復雜化和智能化,因此也導致了電廠汽輪機設(shè)備的故障產(chǎn)生機理日益復雜,然而電廠汽輪機作為電廠中的三大主要設(shè)備之一,一發(fā)生故障,將會給企業(yè)和國家造成巨大經(jīng)濟損失。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的飛躍發(fā)展,其在處理海量數(shù)據(jù)方面顯示出其無比巨大的優(yōu)勢,因此將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電廠汽輪機設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷相結(jié)合,將突破傳統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的知識獲取的瓶頸,并且使人們利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)中提取相應的診斷知識,成為獲取知識的一種有效途徑。本文通過將數(shù)據(jù)挖掘分類方法中的決策樹C4.5算法引入汽輪機的軸系振動的故障診斷,作為一種故障診斷方法進行了研究。通過在實驗室汽輪機轉(zhuǎn)子實驗平臺上模擬正常、不平衡、碰磨、油膜振蕩四種運行狀態(tài),實驗工作轉(zhuǎn)速為4000r/min,每種運行狀態(tài)分別進行20次實驗,共采集80組模擬實驗數(shù)據(jù),將采集到的原始數(shù)據(jù)通過Matlab程序計算,得到四種運行狀態(tài)下所有組別的偏度、峭度、平均值、最大值四個統(tǒng)計特征參數(shù)。對于每種運行狀態(tài)隨機選擇10組,共40組組成訓練數(shù)據(jù)集,其余構(gòu)成測試集,通過決策樹C4.5故障診斷方法的診斷流程對訓練數(shù)據(jù)集進行處理,最終得到?jīng)Q策樹故障診斷模型,通過測試數(shù)據(jù)集對該模型的診斷精度進行判斷,其診斷精度達90%。也通過其他的綜合評價標準對該診斷模型進行了綜合評價,結(jié)果較為理想。因此,可以通過進一步的對該算法的優(yōu)化,將其引入汽輪機軸系振動故障診斷系統(tǒng)�；緦崿F(xiàn)了決策樹C4.5算法的編程開發(fā)。本文最后也對基于決策樹的汽輪機故障診斷系統(tǒng)進行了系統(tǒng)的框架的搭建,及各部分功能也作出了詳細闡述,也對該系統(tǒng)的軟件體系進行了設(shè)計,并實現(xiàn)了基于決策樹C4.5算法的故障診斷模塊。
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM621

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2 胡海斌;邱明;姜青山;胡海龍;趙新星;;一種基于數(shù)據(jù)繼承關(guān)系的C4.5分類優(yōu)化算法[A];第26屆中國數(shù)據(jù)庫學術(shù)會議論文集（B輯）[C];2009年

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本文編號：1275107