DCS在发电机组锅炉和汽轮机系统中应用研究

随着电力工业的迅速发展,数字控制系统 (DCS) 是近年来电力工业的技术趋势,其集成了先进的控制算法和实时的数据分析功能,为现代化的电厂提供了前所未有的控制精度和稳定性。数字控制系统 (DCS) 在发电机组锅炉和汽轮机系统中的应用受到广泛关注。本文详细研究了DCS在锅炉系统和汽轮机系统中的技术应用,从负荷分配、效率提升、安全监控等方面进行了深入探讨,旨在为行业内的工作人员提供全面的视角和应用指南。

汽轮发电机组振动故障诊断系统自学习的研究

对于一个已建立起来的故障诊断系统 ,其识别诊断故障的能力取决于诊断系统的知识容量。然而 ,人们对故障机理的认识是有限的 ,诊断系统不可能覆盖所有可能发生的故障 ,因此 ,对某些异常现象无法作出准确的辨识。文章着重研究振动故障的非线性特征 ,通过计算振动故障的分形维数提取新故障样本 ,提出了一种诊断能力自我扩充的理论方法 。

汽轮发电机组汽门开度和励磁系统的自抗扰综合控制

通过构造扩张状态观测器对受控对象内环进行动态输出反馈线性化 ,对补偿线性化后的对象外环进行预期动力学设计的方法 ,提出了基于自抗扰技术的汽轮发电机汽门和励磁综合控制策略。本控制方法解决了传统单输入单输出自抗扰控制方法在处理多输入多输出对象时协调率难以确定的问题。数字仿真表明 ,该控制方法不仅能较好地处理汽门和励磁控制的协调性 ,而且对模型的内外扰表现出了很好的适应性和鲁棒性。

HVDC控制系统对汽轮发电机组次同步振荡的影响

运用复转矩系数法与特征根法,对位于高压直流输电系统(HVDC)整流侧的汽轮发电机组的次同步振荡(SSO)特性进行了研究。对整流站控制与逆变站控制对汽轮发电机组的电气阻尼特性的影响进行了详细分析。研究表明,不同的控制方式与运行条件对次同步振荡特性的影响有显著差别。

汽轮发电机组的调速系统参数辨识

调速系统是汽轮发电机组的重要组成部分,对其进行准确建模,有利于提高汽轮发电机组的运行和控制水平。分析汽轮发电机组典型的调速系统,确定其模型结构和需要辨识的具体参数,进行调速系统参数可辨识性理论研究。得出在该模型下,通过设置合适的观测点,可唯一辨识调速系统量测环节的放大倍数、伺服机构时间常数、蒸汽容积效应的时间常数等参数。算例表明,利用可控量电磁转矩作为输入、可观量转子转速和汽门开度作为输出,以误差平方和倒数为目标函数,采用进化策略法进行参数辨识,能有效地辨识出调速系统的参数,并且具有唯一性。

基于神经网络与专家系统的汽轮发电机组故障诊断系统

根据模糊神经网络和专家系统的特点,建立了模糊神经网络与专家系统相结合的汽轮发电机组故障诊断系统。系统采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的领域专家知识;推理过程中,采用神经网络进行前向推理,并参考神经网络的输出,用专家系统进行反向推理,结合了神经网络求解迅速和专家系统解释清晰的优点,并提高了系统诊断能力;最后,采用信息融合方法处理冗余的诊断结果,提高了系统的综合诊断性能。

汽轮发电机组回热系统通用热平衡方程及其结构模型研究

分析复杂、多变的汽轮发电机组回热系统,需要具有良好性能的通用计算模型。该文通过深入分析回热系统的结构及其能量、质量平衡关系,提出了一种新的回热系统计算模型。文中首先重新定义了加热器热平衡单元和抽汽、给水、疏水的吸放热量计算式,建立了新的通用回热系统热平衡方程,方程完全满足能量、质量平衡关系,没实现了一种从 回热系统中的基本显式关系,建立热平衡方有任何附加的需迭代参数。文中还进一步借助于关联矩阵,程的结构模型,方程的建立变得很容易。最后,以125 MW机组回热系统为对象,计算验证了方法的准确性及其良好特性。理论分析和实际计算都表明,该文提出的方法模型通用性好,在模型精度、计算速度、易于实现方面更具有明显的优点。

汽轮发电机组故障诊断专家系统的研究与应用

介绍一个基于知识的汽轮发电机组故障诊断专家系统ＫＢＦＤＥＳ，该系统采用“框架十规则”知识表示技术，并将框架驻留在内存、而将规则驻留在虚拟盘上；在诊断过程中采用广义的不精确推理策略，并对重要信息用一个组合神经网络进行智能识别；系统将神经网络技术和ＩＤ３算法结合，可以实现从诊断实例自动获取知识。

基于产生式人工神经网络的汽轮发电机组故障诊断专家系统研究

针对人工神经网络训练样本难以获取的困难，提出1种从专家系统获取训练样本的方法，使得产生式人工神经网络能够有效地逼近传统专家系统的诊断推理行为。系统已被应用于125MW汽轮发电机组的故障诊断。

125MW汽轮发电机组状态实时监测与故障智能诊断系统的设计及实现

状态监测与故障诊断是确保大型旋转机械正常运行的关键技术手段。现以１２５ＭＷ汽轮发电机组为对象，提出了由实时监测系统和故障智能诊断系统组成的分布式多任务信息处理系统的新构思，阐明了基于结构层次化和功能模块化的软硬设计方案。整个系统具有高速度、高精度、多通道、大容量和高性能价格比等特点，可广泛应用于各类汽轮发电机组的实时状态监测和故障诊断场合。

分布式汽轮发电机组振动监测与远程诊断系统研究

介绍了一种基于网络的汽轮发电机组振动监测与远程诊断系统 ,围绕数据流程和系统结构图 ,分析了该系统的基本构成、主要功能以及实现方法。该系统是集现场振动数据采集、网络通讯、状态监测、故障诊断和计算机网络等先进技术于一体的综合监测诊断系统 。

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

汽轮发电机组分布式在线监测与故障诊断网络系统的开发研究

以兰州西固热电厂的 4台汽轮机发电机组为监测诊断对象 ,研究开发了分布式在线监测与故障诊断网络系统 ,己应用于生产实际 ,在汽轮发电机组的运行和维修中发挥了重要作用。该文还介绍了该系统的硬件构成、软件功能、网络技术及其它们的特点 ,并给出应用实例说明了其实用性和有效性。图 5参

汽轮发电机组扭振监测与远程诊断系统

介绍了一种分布式汽轮发电机组扭振监测与远程诊断系统。在阐述系统总体设计方案的基础上 ,分析了该系统的基本构成、主要功能、实现方法及关键技术。该系统集数据采集、状态监测、故障诊断、计算机网络与通信等技术于一体 ,对开发各种设备状态监测与远程诊断系统具有一定指导意义。

汽轮发电机组故障诊断专家系统的研究

建立一个基于知识的汽轮发电机组故障诊断专家系统ＫＢＦＤＥＳ，该系统采用“框架＋规则”知识表示技术，并将框架驻留在内存，而将规则驻留在虚拟盘上；在诊断过程中采用广义的不精确推理策略，并对重要信息用一个组合神经网络进行智能识别；系统将神经网络技术和ＩＤ３算法结合，可以实现从诊断实例自动获取知识。

汽轮发电机组在线状态监测与故障诊断系统

大型高速旋转机械是工业企业中的关键设备，跟踪监视这类设备的运行状态并及时有效地处理转子故障，具有重要的经济价值。本文针对故障诊断领域的特点研究建立了一个用于汽轮发电机组状态跟踪及故障诊断的专家系统。该系统能够时常见的转子故障提供状态跟踪分析及故障诊断功能。对复杂疑难的转子故障，则以其完备、灵活的数据管理功能，辅助人类专家的诊断工作。该系统采用Ｃ语言建立数据库，知识库及推理机，纪录并管理反映机组状态的各类参数及其历史趋势数据，采用模糊逻辑和证据理论方法，依据层次诊断模型，对机组故障征兆进行推理，并对结论作出详细解释。

600 MW汽轮发电机组转子-轴承系统的非线性振动研究

针对600 MW汽轮发电机组转子－轴承系统的非线性特点，采用等载荷方法建立了采用短轴承模型的转子－轴承系统模型，并用数值积分和庞加莱映射方法在某些参数域中对其进行了非线性振动研究。对系统动力学特性随转速及偏心质量变化时的非线性行为进行了分析，并用李雅普诺夫指数对混沌系统的状态进行判断。

大型汽轮发电机组远程在线振动监测分析与诊断网络系统

为了保证大型汽轮发电机组安全可靠经济运行、提高现代科学化管理水平、实现预测维修和操作指导，开发了一个远程在线振动监测分析与诊断网络系统，并成功地实现了多个电厂多台汽轮发电机组的实际应用。该文介绍了该网络系统的基本构成、主要功能、实现方法和应用实例。该网络系统是集现场振动数据采集、网络通讯、状态监测、振动分析、故障诊断、计算机、人工智能和ＩＮＴＥＲＮＥＴ等先进技术于一体的综合信息管理网络系统。

模糊专家系统及其在汽轮发电机组故障诊断中的应用

提出了一种用于汽轮发电机组故障诊断的模糊专家系统,分析了人机界面、解释机、知识库及推理机四部分功能;通过研究诊断规则的前提条件、权系数、前提真度及模糊结论置信度的确定方法,实现了知识库中模糊产生式规则表达;研究了基于正向推理控制策略的模糊推理方法,并分析了诊断结果的冲突消解方法。通过对汽轮发电机组汽流激振故障的案例分析,验证了本文模糊专家系统的有效性,为汽轮发电机组故障诊断提供了一种有效可行的方法。

汽轮发电机组DCS系统在线性能计算程序的剖析及改进

对国内某发电厂 30 0 MW汽轮发电机组引进 DCS系统中的在线性能计算程序进行剖析和改进 ,着重分析了程序中的几处典型错误、产生错误原因和修改程序的方法 。