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發(fā)電機組故障診斷的主要方法

早期的對發(fā)電機組旋轉設備中發(fā)電機和汽輪機的故障診斷方法多是以信號的處理為基礎的,特別是頻率和譜分析的方法。該診斷方法主要是用來(lái)分析處理噪聲干擾和振動(dòng),原因在于這兩種形式都是與頻率有關(guān)的。在發(fā)展的過(guò)程中,頻域分析診斷方法中的定子電流特征分析隨后得到重要應用。目前該方法在診斷領(lǐng)域的研宄主要集中于如何更好地分離出頻譜里面甚微的故障的征兆。頻域方法的研究已經(jīng)成熟,這些方法己成為實(shí)用診斷系統的主要方法。
與早期的頻域診斷方法相比較,基于時(shí)間域的故障診斷方法的研究相對來(lái)說(shuō)處于比較小的范圍。建立數學(xué)模型是該領(lǐng)域診斷方法中比較慣用的。該方法需要建立一個(gè)確切的數學(xué)模型,在目標系統完整的條件下,依據估計或實(shí)際的系統狀態(tài)監控輸出和參考模型的輸出進(jìn)行診斷。影響該診斷方法的準確性和實(shí)用性主要有兩方面的因素,其一是傳感器釆集回來(lái)的數據,其二是模型是否精確。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于運算量比較小。
隨著(zhù)科技的進(jìn)步,各種智能化故障診斷方法也相繼問(wèn)世,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機的方法、專(zhuān)家系統、模糊理論、證據理論等。智能化診斷方法在各領(lǐng)域都有比較好應用。在應用的過(guò)程中,這些智能化診斷方法需要考慮以下幾個(gè)方面:數據是否可靠;知識庫和推理機制是否有效和完整:算法的魯棒性、泛化能力及其是否收斂等。



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