孟娜[1]2012年在《凝汽器真空故障诊断模型的研究》文中研究表明凝汽器运行状态的优劣对整个电厂的安全性和经济性有很大的影响。在机组的运行过程中凝汽器内部会不断的漏入空气，导致其真空度下降，从而发生各种故障。所以在电厂的实际运行中工作人员希望能够尽快及时的处理故障，从而保证机组安全可靠的工作。因此对于建立凝汽系统的监测和故障诊断模型的研究，对提高机组经济运行水平有着重要的理论意义和工程实用价值。本文深入分析了凝汽器的运行特性，通过从理论和实际分析了影响真空的主要因素，采用了主元分分析与粒子群BP神经网络相结合的方法，建立了凝汽器真空系统的预测模型，通过预测的真空值，可以监测机组的运行情况。并通过计算得到此工况下的凝汽器真空最优值，通过运行人员调整参数可以保证机组在最优的工况下工作。由于引起凝汽器的故障原因有很多种，本文通过大量的文献总结以及电厂的现实数据，建立了凝汽器故障诊断知识库，并引入了模糊神经网路，将其与专家系统相结合实现了对凝汽系统的故障诊断。开发了凝汽器真空监测与故障诊断系统软件，实现了对凝汽器在线监测真空状态以及对系统进行故障诊断。这种系统界面不仅操作简单，而且还能够直观得到诊断的结果，对机组的运行人员具有指导作用。
张学镭[2]2001年在《凝汽器性能监测与故障诊断研究》文中认为本文从凝汽器和冷却塔的整体角度研究了凝汽器的性能监测模型，主要包括：凝汽器水侧管壁清洁系数的监测模型、凝汽器压力应达值的计算模型和循环水系统的优化模型。本文在总结已有研究成果的基础上，运用模糊数学方法及神经网络技术，讨论并建立了凝汽器故障诊断模型。在本文所研究的理论基础上，本文开发了基于Windows 98的应用软件。
刘亚奇[3]2010年在《600MW电站凝汽器状态监测与故障诊断的研究》文中研究指明摘要：能源工业是国民经济发展的基础工业,凝汽器作为电厂的重要设备之一,发展凝汽器系统运行参数的监测,实施故障诊断,对发电机组安全经济运行具有重要意义。本文就某600MW电站N-32400-1型凝汽器系统的状态监测与故障诊断问题开展研究,主要研究成果总结如下：针对该型号凝汽器,将冷却塔和凝汽器看作一个整体,建立了凝汽器压力应达值的计算模型；通过对凝汽器主要性能指标的分析,提炼出系统的18个运行参数,利用电站机组DCS系统的采集数据,建立了单参预测、双参预测和集成神经网络预测叁种BP神经网络模型,进行对比研究,实现了对运行参数的有效预测；利用单参预测模型对凝汽器真空进行了短、中、长期预测。根据凝汽器的实时数据,结合BP神经网络的参数预测结果,开发了凝汽器状态评价模块,实现对凝汽器更为全面及时的评价。利用专家系统的故障诊断方法对凝汽器系统的常见故障进行研究,通过知识库规则的提取、机制的推理以及机制的解释,开发了凝汽器的故障诊断模块,可针对不同的测点征兆,判断出故障的原因,并给出消除相应故障切实可行的措施,从而对凝汽器的正常运行起到了一定的指导作用。对600MW电站凝汽器状态监测与故障诊断系统的开发与实现是通过两个子系统来实现的,一个是利用VB调用Matrix Vb的方法开发的凝汽器诊断子系统,另一个是利用力控组态软件开发的凝汽器监测子系统。利用该系统不仅可以对凝汽器进行实时的监测与诊断,还可根据电站DCS系统的采集数据,对凝汽器进行离线的状态评价和故障诊断。本文所开发的凝汽器状态监测与故障诊断系统可对凝汽器进行全面的评价,从而提出详细的诊断结果,给出切实可行的监督指导措施,对提高凝汽器的安全性和可靠性有积极的作用。
欧阳晓燕[4]2010年在《火电厂凝汽器系统的故障诊断研究》文中研究表明在火电厂中,凝汽器系统作为火电厂热力系统重要的辅助设备之一,起着极为重要的冷凝作用。因此,建立凝汽器系统的故障诊断系统对电厂的经济、安全生产有着重要的现实意义。本文以凝汽器为研究对象,设计了基于主元分析法(PCA)与BP神经网络相结合的故障诊断系统,该系统可以实现对凝汽器系统状态参数的数据采集、数据传输、故障诊断、故障分析和维修决策等功能。文中详细阐述了凝汽器系统的结构原理、常见故障及其征兆,然后设计了凝汽器故障诊断系统。该系统将从电厂EDPF-NT plus集散控制系统采集到的凝汽器的各主要性能参数,以OPC技术为纽带,实现了MATLAB软件与DCS集散控制系统组态软件的数据通信,使得现场的数据通过OPC技术读取到MATLAB软件中的故障诊断系统。DCS所采集到的原始数据经PCA数据预处理和特征提取后,通过BP神经网络故障诊断模型对凝汽器的状态进行诊断,其结果经分析决策后返回到诊断界面,指导维修人员维修。系统运用先进故障诊断技术,可具有很高的可靠性。凝汽器故障诊断系统为凝汽器的良好运行提供了保证,同时也为发电机组的正常运行,以及电厂的安全、经济运行提供了可靠保证。在降低维修费用、延长维修间隔的同时,也使凝汽器的使用寿命大大延长,可增加电厂的经济效益。
石永恒[5]2006年在《凝汽器故障诊断方法研究及应用软件开发》文中提出凝汽系统是电站凝汽式汽轮机组重要的辅助设备,它起着冷源的作用。凝汽器运行的热力性能对汽轮机机组运行的安全性与经济性有很多影响。凝汽器高真空度的工作特点使其在运行过程中易发生各种故障。深入研究凝汽系统的工作机理和运行特性,建立凝汽系统运行监测和优化模型,研究故障诊断方法实施故障诊断技术对提高机组经济运行水平有着重要的理论意义和工程实用价值。本文论述了火电厂凝汽设备的运行特性;分析了凝汽系统的常见故障,重点分析了凝汽器真空恶化的原因及征兆。由于引起凝汽器故障的原因很多,其征兆有一定的模糊性,判断起来不容易。本文采用比较先进的模糊神经网络来进行凝汽器的故障诊断。在介绍了神经网络和模糊逻辑理论基础后,引出了二者综合的产物——模糊神经网络。模糊神经网络兼具了模糊逻辑与神经网络的优点,它既可以描述具有模糊概念的问题,又具有强大的学习能力和数据的直接处理能力;既具有较强的结构知识表达能力,又具有很强的容错能力;总之,模糊神经网络便于实现知识的自动获取,能够自适应环境的变化,推理采用并行的数值计算,因而是解决传统故障诊断系统局限性问题的有效途径。本文利用MATLAB作为开发工具,建立了基于模糊BP网络的汽轮机组凝汽系统故障诊断系统应用软件,该故障诊断系统采用人机交互界面,具有界面友好,操作简单等特点。
滕丕忠, 张聘, 陈荣生, 陈群, 石永恒[6]2007年在《基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断及其性能监测》文中提出凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备,其凝汽器系统运行中出现故障的原因与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。针对此情况,结合模糊理论与神经网络2种故障诊断方法的优势,提出采用串联型模糊神经网络为凝汽器故障诊断模型,用Matlab 6.5矩阵式运算语言开发故障诊断及其性能监测软件。故障诊断软件包括征兆参数的获得、故障诊断及结果柱状图显示;性能分析软件主要是相关参数的计算及正常与变化工况曲线的比较。给出了某电厂100 MW汽轮发电机组诊断实例。
任燕燕[7]2009年在《基于人工神经网络的故障诊断方法的研究及应用》文中提出本文的主要工作是将人工智能的故障诊断方法应用于火力发电机组的现场设备中,主要研究基于神经网络的故障诊断理论和方法,并将其应用于火电厂的凝汽系统中。在火电机组凝汽系统分析型模型的基础上,对凝汽器典型故障进行总结,提取故障样本知识,从而得出工程实用的故障知识库。本文在原始BAM神经网络的基础上,经过算法改进形成提取强化系数的多重训练双向联想记忆神经网络。在已有完善故障特征知识库的基础上,用改进的双向联想记忆神经网络建立针对知识库的故障诊断模型,用仿真实验证明了该故障诊断方法的可用性和有效性。
刘伟庭[8]2011年在《基于结构理论600MW机组凝汽器胶球清洗优化模型研究》文中认为凝汽器是凝汽式汽轮机组的重要组成部分,凝汽设备故障会使得整个机组效率降低,而污垢的存在是凝汽器设备产生故障的一个重要因素。胶球清洗装置能够清除凝汽器换热管中的结垢与脏污,能够使这些设备保持良好的传热效果,在电厂使用该项技术是防止水管腐蚀、延长设备寿命、实现节能减排的一项有效措施。但是现在电厂的胶球清洗装置采用连续的运行或者定期运行的方式,以换取凝汽器始终保持最佳的传热效果或者保持一段时间内的较好传热效果,这样造成凝汽器胶球清洗装置运行成本较高,不利于全厂的节能减排。本文以600MW火电机组的凝汽器为研究对象,以降低发电煤耗为目的,应用热经济学结构理论的研究方法,建立了600MW火电机组的热经济学模型。首先通过应用故障和障碍的概念,综合考虑了凝汽器压力的各影响因素,建立了凝汽器由真空度下降所引起的燃料影响计算模型,计算出了实际运行工况下凝汽器由于真空度下降所引起的燃料影响。其次建立了600MW火电机组凝汽器性能监测模型,将换热管脏污对凝汽器压力的影响从众多影响因素中解耦,确定了由换热管脏污引起的燃料影响,并且利用实际运行数据计算了凝汽器脏污引起的凝汽器压力的变化及产生的燃料影响。最后以凝汽器胶球清洗装置运行周期最低运行费用为优化目标,建立了凝汽器胶球清洗装置运行优化模型,并进行了实例计算,验证了该模型的正确性。
张艳萍[9]2009年在《用于故障诊断的凝汽器真空模型研究》文中指出在了解和分析凝汽器的构造与传热特性的基础上,以N-8000型凝汽器为研究对象,以提高凝汽器的真空为目的,分析了影响凝汽器真空的主要因素。采用理论与实际相结合的方法,通过对收集的DCS实时数据进行分析并运用数学方法及神经网络,得出了影响因素与凝汽器真空之间的具体关系,建立了基于神经网络的凝汽器的真空模型。关系通过曲线描绘,表现出的趋势说明了各因素对凝汽器真空的具体影响,验证了各因素的影响符合理论上的分析;同时将模型应用于现场数据,得到了令人满意的结果。该研究对其它大功率机组的安全与经济运行有一定的参考价值。
林乐平[10]2015年在《粒子群径向基神经网络在凝汽器真空故障诊断中的应用》文中认为火电厂抽象来看就是一个朗肯循环的作用过程，凝汽器作为朗肯循环的冷端，其运行状态的优劣对整个电厂的经济安全性有着很大的影响。在机组的运行过程中凝汽器内部会不断的漏入空气，导致其真空降低，热效益下降，降低经济性。所以在电厂的实际运行中工作人员希望能够尽快及时的处理故障，从而保证机组安全可靠的工作。因此，凝汽系统的真空监测和故障诊断模型的研究对提高机组经济运行水平有着重要的理论意义和工程实用价值。本文的主要工作分为以下几部分：(1)通过凝汽器传热理论分析了影响真空的主要因素，根据传热理论，计算实现了凝汽器真空的在线监测；(2)凝汽器真空故障的原因复杂多样，本文通过查阅大量相关文献以及电厂工作人员经验总结，建立了凝汽器故障诊断知识库，依靠粒子群径向基神经网络，从理论上设计建立了凝汽器真空系统的故障诊断模型，并按照设计编写了Matlab程序验证了诊断效果；(3)采用C++Builder结合SQL Sever数据库开发了凝汽器真空监测与故障诊断系统软件，系统界面不仅操作简单，而且还能够直观得到诊断的结果，对机组的运行人员具有很好的指导作用。本文根据理论资料与现场考察，实现了真空的在线监测，结合优化后的智能算法完成了凝汽器真空故障诊断的理论分析和软件界面的开发，为火电厂运行人员提供了适当的运行指导，并在发生真空故障的时候，给出故障预测，使得在复杂的工业现场下，快速发现故障以致快速解决故障成为可能。
参考文献：
[1]. 凝汽器真空故障诊断模型的研究[D]. 孟娜. 东北电力大学. 2012
[2]. 凝汽器性能监测与故障诊断研究[D]. 张学镭. 华北电力大学. 2001
[3]. 600MW电站凝汽器状态监测与故障诊断的研究[D]. 刘亚奇. 北京交通大学. 2010
[4]. 火电厂凝汽器系统的故障诊断研究[D]. 欧阳晓燕. 北京交通大学. 2010
[5]. 凝汽器故障诊断方法研究及应用软件开发[D]. 石永恒. 东南大学. 2006
[6]. 基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断及其性能监测[J]. 滕丕忠, 张聘, 陈荣生, 陈群, 石永恒. 电力自动化设备. 2007
[7]. 基于人工神经网络的故障诊断方法的研究及应用[D]. 任燕燕. 华北电力大学（河北）. 2009
[8]. 基于结构理论600MW机组凝汽器胶球清洗优化模型研究[D]. 刘伟庭. 华北电力大学. 2011
[9]. 用于故障诊断的凝汽器真空模型研究[D]. 张艳萍. 华北电力大学（北京）. 2009
[10]. 粒子群径向基神经网络在凝汽器真空故障诊断中的应用[D]. 林乐平. 东北电力大学. 2015