基于扩展Type-2模糊集的故障检测方法

随着系统复杂程度的不断提高,对系统故障的诊断也越来越困难。提出一种扩展的Type-2模糊集合,利用扩展隶属函数的"肯定证据,排除假象"的特性,建立基于Type-2的模糊诊断方法,并给出了相应的设计算法。增加了负值的扩展隶属函数,将系统输出的残差清晰地划分为三个状态:正常、异常和故障。增加了一个状态,能够更好地得出清晰的诊断结果,有效地避免误诊和漏诊。针对三水箱系统,仿真结果表明了该方法的有效性。

200MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统

针对现有的汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统精度低这一问题 ,分析了造成其精度低的主要原因 ,提出了新的诊断策略。新策略在模糊综合评判模型的确定和模糊集隶属函数的设置这两个方面 ,采用与以往的诊断系统具有实质性不同的技术来实现模糊诊断系统 ,即基于模糊综合评判的变权重模型和模糊集扩展隶属函数的实现技术。在此基础上 ,采用新策略设计和实现了2 0 0 MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统。系统的诊断结果表明 ,这一新的故障诊断策略对于 2 0 0

基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断系统

针对目前汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统精度较低这一问题,本文提出了基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断方法。该方法在文献[2]采用扩展隶属函数和变权重模糊综合评判模型的基础上,提出采用聚焦式计算方法对初始扩展隶属函数进行修正,使得初始扩展隶属曲线中正常与不正常的转折区域被更加细致地刻划,从而大大提高了转折处的分辨率,使故障诊断系统的精度得到明显提高。采用新的诊断策略设计和实现了600MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统。用于广东省某电厂的诊断结果表明,这一新的故障诊断方法对于大型汽轮发电机组的振动故障诊断是有效的。