發(fā)布時間：2017-11-13 03:16

  本文關鍵詞：D-S證據理論在火電機組中的應用研究

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【摘要】：火電機組由鍋爐、汽輪機和電機三大設備組成,其構造復雜,參數眾多且它們之間相互影響。而火電機組的某些設備極易發(fā)生故障,一旦發(fā)生故障將會給電廠帶來無法預料的影響和損失,影響火電機組的安全經濟運行。單純依靠機理分析會增加難度,而僅僅依靠個人經驗則會產生較大誤差,增加了主觀性。為了提高故障診斷和模式識別的可靠性和有效性,論文中提出,可以充分利用火電機組產生的歷史數據,將信息融合算法應用于火電機組故障診斷和模式識別。D-S證據理論是一種處理不確定信息的人工智能算法,目前,它的理論越來越成熟,應用也越來越廣泛,是一種簡單可靠的信息融合算法。但其應用中存在兩個問題:一是信度函數分配的構造方法主觀性較強;二是人工計算量較大。針對這兩個問題,文章提出利用火電廠歷史故障樣本的方法。以變壓器油故障診斷為例,對歷史樣本進行概率分布判斷,然后采用對數概率分布公式計算概率密度,再進行歸一化處理得到信度函數分配值,最后利用組合規(guī)則得到融合結果。為了減小計算難度,結合磨煤機故障診斷實例和煤種判別實例,使用MATLAB進行編程。融合診斷結果表明,將兩個問題的解決方法結合起來,不僅提高了判別的可靠性,而且大大減少了計算量,為進一步的研究提供參考。
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM621;TP202

【參考文獻】

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本文編號：1178854