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模糊聚类分析在水电机组振动故障诊断中的应用 被引量:65

FUZZY CLUSTERING ANALYSIS BASED VIBRATION FAULT DIAGNOSIS OF HYDROELECTRIC GENERATING UNIT
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摘要 水轮发电机组的振动与其他旋转机械的振动有很大不同 ,水力、机械、电气 3方面因素各自引起的振动形成的耦联、振动故障与振动特征的非一一对应性及多种振动在某部位的叠加 ,形成了水轮发电机组振动的复杂性 ,很难用准确的语言来描述振动的程度及振动是否存在 ,这就给振动原因的分析带来一定困难。采用模糊数学的方法 ,用隶属度来描述诸如“振动大”、故障“存在”或故障“严重”等此类模糊命题 ,比用传统的二值逻辑更实际地反映了机组的振动。在此基础上引用模糊理论中隶属度的概念来描述机组振动故障存在的倾向性 ,采用动态模糊聚类分析法分析机组振动的原因。通过实例检验表明 ,理论计算与现场检查结果相符 ,证明该方法具有良好的实际应用前景 。 The implementation of the hydroelectric equipment condition monitoring and diagnosing system is gradually processing from the theory study towards practical exploitation,and into a further practice in hydropower stations.Generally this work is beginning with vibration monitoring and analysis of hydroelectric generating unit.The unit has a combined influence from water,machine,electricity and many other factors.The causes resulted in vibration are complicated.Here the concept of subordinate degree of fuzzy theory is introduced to describe the tendency of the unit vibration fault,and the dynamic fuzzy clustering analysis method is applied to analyze the vibration causes of the unit.The practical example shows the result calculated by fuzzy clustering is in good agreement with the actual inspections,and the method can be applied to the fault diagnosis of hydroelectric generating unit.
出处 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期43-47,共5页 Proceedings of the CSEE
基金 教育部高校骨干教师资助计划资助项目 (2 0 0 0 65 13 )
关键词 水轮发电机组 振动 故障诊断 模糊聚类分析 hydroelectric generating unit vibration diagnosis,subordinate degree fuzzy clustering analysis
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参考文献1

共引文献9

同被引文献616

引证文献65

二级引证文献706

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