電站輔機的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷對于保障電力生產的安全性、降低成本提升效益經濟性具有重要意義,本文選取了電站輔機中MPS中速磨煤機為例,研究一種使用曲線相似度作為故障發(fā)生概率的信息融合故障診斷方法,特點是對故障辨識能力強,能夠在短時間內診斷出故障的發(fā)生,從而及時提醒運行人員采取措施防止故障進一步發(fā)展、降低故障損失。本文對MPS中速磨煤機各類狀態(tài)監(jiān)測參數和常見的故障類型進行研究總結,分析各不同故障發(fā)生的原因,故障發(fā)展過程中相關參數的變化情況,以及對故障進行處理的一般方法,為下文選取用以故障診斷的狀態(tài)監(jiān)測參數提供理論基礎。然后采集電站現場運行數據,對MPS中速磨煤機進行機理與數據結合建模,使用遺傳算法辨識模型未知系數,建立磨煤機模型,并使用模型輸出數據對比現場數據,驗證模型的準確性,表明所建立的磨煤機模型能夠很好的體現其動態(tài)特性且具有良好的一致性。在建模的基礎上,模型加入PID控制器,進行故障模擬仿真,共模擬三種類型的故障:磨斷煤,磨滿煤,磨自燃。通過研究各類參數變化情況,表明模型在模擬故障時是準確有效的,并且能夠體現各參數變化特性,所得參數變化趨勢能夠作為故障診斷的典型樣本。故障模擬仿真表明... 

【文章來源】：華北電力大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

磨煤機結構示意圖

華北電力大學碩士學位論文%，所選數據能夠充分體現 MPS 中速磨煤機高中負分為磨入口一次風溫度和流量驗證、磨電流驗證和磨出口一次風溫度和流量驗證數據如圖 3-2：

一次風流量和溫度的模型輸出值與真實值對比

【參考文獻】：
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本文編號：3416033