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天然气深冷燃气轮机故障诊断专家系统研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 08:13:36
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天然气深冷燃气轮机故障诊断专家系统研究【摘要】:由于燃气轮机设备结构复杂,影响其运行的因素较多,且其长期工作在高温、高压状态下,很多部件有可能发生故障。一旦设备出现故障停止运转,则

【摘要】:由于燃气轮机设备结构复杂,影响其运行的因素较多,且其长期工作在高温、高压状态下,很多部件有可能发生故障。一旦设备出现故障停止运转,则需要投入大量的金钱、精力与时间来进行维修,带来巨大的经济损失,有时甚至会对工作人员的生命安全造成威胁。由于燃气轮机故障诊断能大幅度降低维修成本,同时也能大大提高机组运行的安全性和可靠性,所以对燃气轮机故障诊断系统的研究不仅有重要的理论意义,而且有较好的实用价值。 本文针对TORNADO燃气轮机的故障特点,分析了TORNADO燃气轮机在实际工况下的典型故障,对各种故障的原因和所表现出的特性进行了详尽的研究,并根据TORNADO燃气轮机的特点建立了故障诊断知识库,为故障诊断打下了基础。 传统专家系统处理的知识是显式的、表面的,存在推理能力弱、容易出现知识获取“瓶颈”等问题。文中在传统专家系统的基础上,引入了目前在故障诊断学科较为先进和有效的神经网络理论,构造基于神经网络的TORNADO燃气轮机故障诊断专家系统。这样做能够提高系统的智能水平,改善系统的性能。利用该故障诊断专家系统,即使没有掌握专业的领域知识,也可以直接通过神经网络的输出得到结论。与传统专家系统相比,基于神经网络的专家系统更擅于对数据的处理。 在研究过程中,以组合神经网络为基础建立了TORNADO燃气轮机故障诊断专家系统。根据对相关资料的查询,发现目前尚无学者专门针对TORNADO燃气轮机进行故障诊断研究,本文的研究具有一定的独创性。文章结合TORNADO燃气轮机曾经出现过的各种故障信息,利用现场提供的样本规则,对神经网络进行学习和训练,直到达到所需精度。利用成熟的神经网络专家系统对TORNADO燃气轮机的运行数据进行处理,便得到TORNADO燃气轮机的故障信息。 最后的测试结果表明,该故障诊断专家系统不但能够解决传统专家系统自学习能力差和容易出现知识获取“瓶颈”等问题,故障诊断正确率也是令人十分满意的。 【关键词】:燃气轮机 故障诊断 神经网络 专家系统
【学位授予单位】:东北石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TK478;TP182
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-6
  • 创新点摘要6-9
  • 第1章 绪论9-15
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-13
  • 1.2.1 燃气轮机故障诊断技术的国内研究现状10-11
  • 1.2.2 燃气轮机故障诊断技术的国外研究现状11-12
  • 1.2.3 对现有研究成果及发展趋势评价12-13
  • 1.3 主要研究内容及论文结构13-15
  • 第2章 相关理论基础15-36
  • 2.1 TORNADO 燃气轮机概述15-20
  • 2.1.1 TORNADO 燃气轮机的工作原理15-16
  • 2.1.2 TORNADO 燃气轮机的结构组成16-20
  • 2.2 故障诊断的主要方法20-22
  • 2.2.1 基于解析模型的方法20
  • 2.2.2 基于信号处理的方法20-21
  • 2.2.3 基于知识的方法21-22
  • 2.3 神经网络与专家系统22-30
  • 2.3.1 神经网络概述22-23
  • 2.3.2 组合神经网络23-26
  • 2.3.3 专家系统理论26-30
  • 2.4 神经网络专家系统概述30-35
  • 2.4.1 神经网络与专家系统结合的可行性30
  • 2.4.2 神经网络与专家系统结合的必要性30-31
  • 2.4.3 神经网络专家系统的原理31-32
  • 2.4.4 神经网络专家系统的特性32-33
  • 2.4.5 神经网络专家系统的结构及其功能33-34
  • 2.4.6 神经网络专家系统用作故障诊断的原因34-35
  • 2.5 本章小结35-36
  • 第3章 TORNADO 燃气轮机故障诊断模型构建36-46
  • 3.1 知识存储器的建立37
  • 3.2 组合神经网络模型的建立37-42
  • 3.2.1 TORNADO 燃气轮机的主要故障类型37-39
  • 3.2.2 组合神经网络的设计39-42
  • 3.3 推理机的建立42-43
  • 3.4 解释器的建立43-44
  • 3.5 人机交互界面的建立44-45
  • 3.5.1 知识库管理系统44
  • 3.5.2 信息查询系统44-45
  • 3.6 本章小结45-46
  • 第4章 TORNADO 燃气轮机故障诊断专家系统的应用46-55
  • 4.1 数据的采集46
  • 4.2 数据的处理46-48
  • 4.2.1 数据处理的意义46
  • 4.2.2 数据处理的方法46-48
  • 4.3 神经网络参数的选定48-49
  • 4.3.1 初始权值的设定48
  • 4.3.2 学习速率的选取48
  • 4.3.3 期望误差的确定48-49
  • 4.4 神经网络的训练49-52
  • 4.5 应用举例52-54
  • 4.6 本章小结54-55
  • 结论55-56
  • 参考文献56-59
  • 发表文章目录59-60
  • 附录A:BP 网络权值阈值60-62
  • 附录B:训练样本62-64
  • 附录C:测试样本64-65
  • 附录D:萨南深冷装置故障停机调查分析报告65-66
  • 致谢66-67
  • 详细摘要67-73


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