基于轴承非线性动力特性的水电机组轴系建模研究

【摘要】： 大型水轮发电机组运行的稳定性和可靠性一直倍受人们关注。对机组进行尽可能精确的动力学分析,不仅对正确的设计是必要的,而且对机组的安全运行、故障诊断、延时维修也同样非常重要。水轮发电机组的主轴系统是一个具有局部非线性的多自由度系统。目前对此类系统动力特性的研究方法主要有传递矩阵法,时域积分法和有限元分析法。神经网络作为模仿人脑思维运算的新一代处理机,是一种大规模自适应非线性运算系统,具有对发电机组轴系进行建模的潜质。 本文运用一种前向型神经网络――径向基函数(RBF)网络对水轮发电机组轴系中非线性特性最强的轴承进行建模研究。根据滑动轴承工作原理,从轴承工作参数中筛选出与轴承作用力相关的物理量,并进行适当处理,作为径向基函数神经网络的输入参量,建立了从轴承工作参数到轴承作用力的映射关系。结合RBF网络的几种基本学习算法和RBF网络的生理学特性,对一种免疫在线学习算法进行改进,总结出了适合模拟滑动轴承作用特性的RBF网络在线学习算法。并将成果运用在基于Riccati传递矩阵法所建的轴系整体模型中,得出了导轴承处的轴心轨迹。验证了用RBF网络建立轴承模型的可行性,为进一步建立整个轴系的神经网络模型打下基础。 【关键词】：水轮发电机组 轴系 轴承 油膜力 神经网络 径向基函数 学习算法
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TV734
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 课题研究的背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 整体建模研究9-11
• 1.2.2 重要部件建模研究11
• 1.2.3 人工神经网络算法在建模中的应用11-12
• 1.3 本文的研究内容12-13
• 2 轴承作用力特性分析13-32
• 2.1 滑动轴承工作的概述13-16
• 2.2 油膜力的线性化16-20
• 2.3 油膜力的近似非线性表达20-25
• 2.4 径向基函数神经网络计算理论25-31
• 2.4.1 RBF 网络的结构和工作原理26-29
• 2.4.2 RBF 网络的数学基础29-30
• 2.4.3 运用RBF 网络计算轴承油膜力的方案30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 3 径向基函数神经网络学习算法研究32-54
• 3.1 RBF 网络的基本学习算法32-37
• 3.1.1 聚类方法33-35
• 3.1.2 梯度训练方法35-36
• 3.1.3 正交最小二乘学习算法36-37
• 3.2 在线学习算法研究37-42
• 3.2.1 RBF 网和免疫系统的相似性38-39
• 3.2.2 免疫RBF 网络在线混合学习39-42
• 3.3 在线学习算法的改进42-52
• 3.3.1 亲合度与相似度表达式42-44
• 3.3.2 网络训练的初始化44-49
• 3.3.3 新增隐节点条件49-51
• 3.3.4 新隐节点产生算法51-52
• 3.4 径向基函数网络的在线学习算法步骤52-53
• 3.5 本章小结53-54
• 4 水轮发电机组轴系轴承处响应计算54-65
• 4.1 RBF 网络训练效果比较54-59
• 4.2 水轮发电机组轴系轴承处响应计算59-64
• 4.3 本章小结64-65
• 5 总结与展望65-67
• 5.1 全文总结65
• 5.2 前景及展望65-67
• 致谢67-68
• 参考文献68-72
• 附录1 作者在攻读硕士学位期间发表的论文72-73
• 附录2 径向基函数神经网络在线学习算法流程图73

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