水电机组状态参数趋势分析与在线识别

【摘要】：机组状态参数的趋势分析及计算机表达是影响在线故障诊断的重要因素。文中运用奇异谱理论对状态参数的趋势进行了分析 ,运用人工神经网络完成对机组状态参数典型趋势的在线识别。该方法可以对机组状态参数 (如振动、温度、压力等 )进行有效的识别 ,为水轮机组的状态分析、状态评估和预测提供有效的辅助分析手段 ,从而为水电厂状态维修提供了参考。 【作者单位】： 国家电力公司电力自动化研究院 国家电力公司电力自动化研究院 国家电力公司电力自动化研究院
【关键词】： 水电厂 状态检修 奇异谱理论 人工神经网络 趋势分析 在线识别
【分类号】：TV734
【正文快照】： 引言水电工业的发展 ,机组单机容量的日益增大 ,对机组可用率、机组运行的效率、安全性、可靠性与经济性提出了更高的要求 ,开展以状态监测为基础的状态检修新体制已势在必行。状态检修的推行需要状态分析、状态评估、状态预测等理论方法的支持。状态维修是根据机组的运行状

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