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汽轮机故障诊断技术探讨
被引量:
2
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摘要
首先介绍了汽轮机故障诊断要点,然后具体阐述了几种故障诊断技术,最后指出了故障诊断系统的发展方向,以期为相关人员提供参考。
作者
王波
机构地区
宁夏国华宁东发电有限公司
出处
《机电信息》
2014年第15期102-103,共2页
关键词
汽轮机
故障诊断
要点
技术
发展
分类号
TK26 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
引文网络
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马超,杜英杰,闫晓菊.
浅谈汽轮机故障诊断技术及其发展远景[J]
.黑龙江科技信息,2007(12X):27-27.
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2
郑大伟.
浅议汽轮机故障诊断技术[J]
.黑龙江科技信息,2008(2):6-6.
被引量:4
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6
1
阎新志,赵长宇,李治国.
电厂汽轮机常见振动故障形态论析[J]
.科技资讯,2012,10(3):103-103.
被引量:7
2
刘海军,郑永悦.
浅议电厂汽轮机常见振动故障形态[J]
.科学与财富,2012(12):147-147.
被引量:1
3
黄海.
汽轮机故障诊断技术研究进展[J]
.经济与社会发展研究,2014,0(11):196-196.
4
史靖雯.
格鲁吉亚KHELVACHAURI1水电站生态流量机组水轮机结构设计[J]
.机电信息,2014(15):161-161.
被引量:1
5
宋振东.
汽轮机结盐的处理[J]
.科技传播,2011,3(18):130-131.
被引量:2
6
汪振威.
汽轮机故障诊断技术及其发展趋势[J]
.中国科技纵横,2016,0(11):64-64.
同被引文献
13
1
杨宇,于德介,程军圣.
基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法[J]
.振动与冲击,2005,24(1):85-88.
被引量:143
2
吴松林,张福明,林晓东.
基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断[J]
.空军工程大学学报(自然科学版),2008,9(1):50-53.
被引量:13
3
罗绵辉,梁啸.
小波包分析及高斯混合模型在汽轮机振动故障诊断中的应用[J]
.华电技术,2008,30(12):21-23.
被引量:5
4
LUO XiangYang,LIU FenLin,YANG ChunFang,WANG DaoShun.
Image universal steganalysis based on best wavelet packet decomposition[J]
.Science China(Information Sciences),2010,53(3):634-647.
被引量:9
5
曾秀丽,玄兆燕,于子旺.
小波与神经网络结合用于电机在线监测与故障诊断[J]
.制造业自动化,2010,32(9):36-38.
被引量:3
6
刘锦荣,王绍进,任芳,杨兆建.
基于遗传算法优化BP神经网络的提升机制动系统故障诊断[J]
.煤矿机械,2011,32(5):246-248.
被引量:17
7
李元,孙健.
基于高斯混合模型和变量重构组合法的故障诊断与分离[J]
.南京航空航天大学学报,2011,43(B07):207-210.
被引量:4
8
王雅娟,张湧涛.
基于GA与L-M优化算法的变压器故障诊断研究[J]
.电子设计工程,2012,20(6):11-15.
被引量:3
9
RONG Ming-xing.
Wavelet Transform and Neural Networks in Fault Diagnosis of a Motor Rotor[J]
.International Journal of Plant Engineering and Management,2012,17(2):104-111.
被引量:2
10
孙贤昌,田学民,张妮.
一种基于GMM的多工况过程故障诊断方法[J]
.计算机与应用化学,2014,31(1):33-39.
被引量:9
引证文献
2
1
焦圣喜,迟警,李婉珍.
基于小波包和GA-LM-BP神经网络的汽轮机故障诊断[J]
.制造业自动化,2015,37(15):109-113.
被引量:5
2
罗婵纯,李德忠,杨柳,胡蓉,任资龙,谢小鹏,向春波.
基于高斯混合模型的汽轮机转轴故障诊断方法[J]
.华电技术,2017,39(10):6-9.
被引量:7
二级引证文献
12
1
廖健君,倪文波,王雪梅.
基于BP神经网络的铆接位置识别方法设计[J]
.制造业自动化,2016,38(1):38-41.
被引量:4
2
董文斌.
基于小波分析的汽轮机故障检测方法[J]
.科技创新与应用,2016,6(12):120-120.
3
赵洁,张惊雷.
基于小波包神经网络分析的滚动轴承故障诊断[J]
.天津理工大学学报,2017,33(4):30-35.
被引量:7
4
王玥,申向丽.
模糊神经网络在轮机故障诊断中的应用与研究[J]
.舰船科学技术,2016,38(14):106-108.
被引量:1
5
龙建平,江平,丁伟.
基于数据挖掘的燃煤机组健康状态评价方法研究[J]
.广西电力,2019,42(3):36-39.
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6
刘永江,禾志强,张志勇,龙建平.
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.热能动力工程,2020,35(6):274-279.
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刘双白,朱龙飞,仇晓智,周卫庆.
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.热能动力工程,2020,35(7):235-241.
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.热力发电,2020,49(11):1-7.
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.热能动力工程,2020,35(10):153-160.
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.控制工程,2022,29(6):1058-1064.
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.电力科技与环保,2013,29(5):57-60.
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2
王延博.
汽轮发电机组轴系低频振动故障特征及其诊断实例[J]
.热力发电,2005,34(1):32-35.
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3
苏少锦,谢元广,龙新峰.
汽轮机发电机组动静碰摩故障的诊断与处理[J]
.电力设备,2006,7(9):75-78.
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机电信息
2014年 第15期
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