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1、华中科技大学博士学位论文火力发电设备优化维修关键技术研究姓名：李建兰申请学位级别：博士专业：热能工程指导教师：黄树红20080703过建立等维新息模型，缩小灰平面，实现对具有波动性质状态序列的有效预测。此外，本文提出并定义了一个灰色位关联度以反映比较序列之间在空间相对距离以及几何形状上的接近程度，是一个表征序列之间联系的量化指标。基于灰色位关联度，本文建立了一个发电设备状态评价的灰色模型，该模型通过计算被评估设备的状态参数序列与额定状态参数序列之间的灰色位关联度，实现对发电设备状态的定量评价，特别是较好地解决了个别参数严重偏离额定值时对设备
2、状态的评价难题。通过对发电设备的风险分析，本文定义了设备运行脆弱度的概念，建立了发电设备运行风险评估模型。该模型充分考虑了设备状态、故障后果、运行趋势等因素的影响，通过对发电设备运行脆弱度模糊规则量化处理，构造脆弱度的三维曲面图来实现对发电设备的风险评估。在重要度分析的基础上，本文通过逻辑树分析实现了发电设备维修方式的优化，为设备故障模式确定最有效的维修方式。同时，建立了一个发电设备维修时刻优化模型，在考虑发电单位成本、销售电价、发电机组发电量、设备维修费用、机组停运损失、延长设备检修间隔而节省维修成本等因素的基础上，提出以发电机组运行效益
3、最大为目标函数，解决了预知性检修中最佳维修时刻的确定问题。最后，根据以上研究成果，研究开发了发电设备优化维修支持系统，该系统包括设备管理、可靠性点检管理、故障诊断、设备状态评价、设备运行风险评估、维修决策、维修管理等模块，实现了一个完整的优化维修流程。该系统在电厂的实际应用中取得了较好的效果。关键词：发电设备优化维修可靠性点检故障诊断状态预测状态评价风险评估维修决策IIAbstractScientificdecisionmakingisthekeyguaranteeforequipment’ssafety,reliabilityandeco
4、nomicrunning.Accordingtotheactualityofmaintenancebasisoptimization(MBO)beingpopularizedinChineseelectricpowerindustryandtheproblemsduringitsapplication,thekeytechnologyduringMBO,whicharereliabilityspotinspection(RSI),faultdiagnosis,conditionpredictionandestimation,riskeval
5、uationandmaintenancedecisionmaking,areresearched,andtheMBOsystemforequipmentofsteampowerplantisalsodevelopedinthisthesis.Aimattheproblemofblindnessduringimplementofspotinspectioninsteampowerplant,RSIisproposedandthemodelofRSIisbuilt.RSIismadeoftwophaseswhicharestaticprogra
6、mminganddynamicregulation.Fromthepointofsystem’sinherentstructurefunction,staticprogrammingtakesweightedfaultmode,effectandcriticalityanalysis(WFMECA)toequipments,andprogramsspotinspecttasksaccordingtoequipment’sinherentimportance,whichassuresenoughsupervisiononimportanteq
7、uipmentsandavoidsun-essentialspotinspectiontasks.Dynamicregulationistoestimateequipment’sconditionperiodicallyandregulatespotinspecttasksaccordingtoequipment’spresentrunningrisk,whichavoidsoverspotinspectionanddeficiencyspotinspection.Comparedwithtraditionalspotinspection,
8、RSIcanbothassurethenecessaryreliabilityofequipmentandsavecost,thus,itimprovestheefficienc
