發(fā)布時(shí)間：2018-11-18 16:00

【摘要】：汽輪機(jī)實(shí)際運(yùn)行時(shí)通流部分經(jīng)常出現(xiàn)故障,對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷很有必要。以某600MW機(jī)組為對(duì)象,提出一種基于模糊理論與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法。該方法通過(guò)對(duì)故障樣本進(jìn)行訓(xùn)練,建立故障診斷模型,根據(jù)輸出神經(jīng)元在輸出層上的位置對(duì)故障進(jìn)行診斷,分析其所屬故障模式。研究結(jié)果表明:基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)通流部分故障診斷方法是準(zhǔn)確和可靠的。該方法克服了故障樣本選取的困難,通過(guò)聚類功能,對(duì)故障模式分類實(shí)現(xiàn)了具體數(shù)字化和圖形可視化,診斷結(jié)果簡(jiǎn)單和直觀。
[Abstract]:It is necessary to monitor and diagnose steam turbine due to frequent faults in the flow passage in actual operation. A fault diagnosis method based on fuzzy theory and SOM neural network is proposed for a 600MW unit. The fault diagnosis model is established by training the fault samples and the fault diagnosis mode is analyzed according to the position of the output neuron on the output layer. The results show that the fault diagnosis method based on SOM neural network is accurate and reliable. This method overcomes the difficulty of selecting fault samples and realizes the concrete digitization and visualization of fault pattern classification by clustering function. The diagnosis result is simple and intuitive.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP183;TK268

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2340484