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《水輪機組的狀態(tài)監(jiān)測及故障分析系統(tǒng)的研究開發(fā)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、東南人學碩十學位論文摘要隨著水電機組在幽家電力工業(yè)中的比重和水輪發(fā)電機組單機功率的增加，水電廠‘的安全運行更加重要，這對水電機組的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)提出了更高的要求。本課題以NI公司的LabVIEW8．0為開發(fā)平臺，研究開發(fā)了水輪發(fā)電機組振動監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠連續(xù)地在線監(jiān)測機組振動和擺度以及水力脈動變化過程，并進行故障分析，可以為機組檢修及運行調(diào)度提供良好的依據(jù)和可靠的信息。論文首先總結(jié)了水輪發(fā)電機組的典型振動故障，描述了振動故障發(fā)生機理，為系統(tǒng)開發(fā)工作提供了理論基礎。水輪機組振動監(jiān)測是實現(xiàn)故障診斷的基礎。在監(jiān)測系統(tǒng)設計方面，論文主要論述傳感器的布局、狀態(tài)監(jiān)測參量
2、、信號整周期采樣、振動信號分析方法、監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計及網(wǎng)絡構(gòu)架等方面。在故障診斷系統(tǒng)設計中，論文采用模糊聚類的方法，開發(fā)出了故障診斷軟件，實現(xiàn)了對水輪發(fā)電機組常見故障的診斷及處理。軟件利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的自學習能力來建立征兆和故障集之間的模糊關(guān)系矩陣，用動態(tài)聚類ISODATA方法分析機組振動故障原因，實現(xiàn)了對水輪發(fā)電機組常見故障的診斷及處理。最后，對全文進行總結(jié)并對水輪發(fā)電機組振動監(jiān)測與故障診斷的發(fā)展作出了預測。關(guān)鍵詞：水輪發(fā)電機組，振動監(jiān)測，LabVIEW，模糊聚類，故障診斷東南人學碩十學位論文AbstractWiththeratioofhydropowergenerators
3、etsinpowerindustryandthepowerofthehydropowergeneratorunitincreasing，Hydropowergeneratorplantrunningsafelyismoreandmoreimportant．Inthepaper，avibrationmonitoringandfaultdiagnosissystemofhydropowergeneratorsetsbasedonLabVIEW8．0isdeveloped．Withthissysteminmonitoringofthevibration．theon-linemonito
4、ringofthevibrationdevelopingprocesscanberealized．Consequentlygoodbasisandreliableinformationforthemaintenanceandfaultdiagnosissystemofhydropowergeneratorsetsaleprovided．Inthepaper，thefamiliarvibrationfaultsofhydropowergeneratorsetsalesummarizedandtheoriesandknowledgeaboutvibrationaledescribed
5、inordertosupplyacademicbaseforsystemdevelopment．Hydropowergeneratorsets’vibrationmonitoringisthebaseoftherealizationoffaultdiagnosis．Inthemonitoringsystem，thepaperdiscussesthemonitoringparameter，signalanalyzing,vibrationsignals’completeperiodsampling，transducerlayout，thestructureofmonitoringd
6、atabaseandthenetworkframework．．Indesignofthefaultdiagnosissystem，thepapertriestousetheFuzzyClusteringtorealizethefaultdiagnosis，andtheprogramforvibrationfaultdiagnosishasbeencompleted．Theconceptofsubordinatedegreeoffuzzytheorywas‘introducedtodescribethetendencyofthehydropowergeneratorsetsvibr
7、ationfaultbyanalyzingtheuncertaintyinturbinevibrationfaultdiagnosis，andthesystemmakesuseoftheselflearningabilityofneuralnetworktorealizetheDynamicUpdatingoffuzzycorrelationmatrix．ThedynamicfuzzyclusteringanalysismethodISODATAwasappliedtoanaly
