基于集成神经网络的凝汽器故障诊断

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3、北电力大学硕±学位论文使用授权书《暮于集成神经网络的凝汽器故降诊断》系本人在华北电力大学攻读硕止学位期间在导师指导下完成的硕上学位论文。本论文的硏究成果归华北电力大学所巧，木论文的研究内容不得巧它单位的名义发丧。本人完全／解华北电为大学关于保存、使用学位论文的规定，问基学校保留并向谷关部口送交论义的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学，可＾义采用影印、缩印或巧他复制乎段保存论文，ｎＪＷ＂公化＂论文的全部或部分内容。本学位论文属于（谱在化ｈ．相应义桓巧打Ｖ）：保密□，在年解

4、密后适用本授权巧不保密回作者签名：日期：抑巧年？月ｎ口导师签名：口期：ｙｗｉｆ年３巧ｎ日国内图书分类号：TM73学校代码：10079国际图书分类号：621.3密级：公开专业硕士学位论文基于集成神经网络的凝汽器故障诊断硕士研究生：杨亮导师：段巍副教授企业导师：刘效民高工申请学位：工程硕士专业领域：工业工程所在学院：能源动力与机械工程学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex：TM73U.D.C：621.3ThesisfortheMasterDegreeFaultDiagn

5、osisForCondensersBasedOnIntegratedNeuralNetworkCandidate：YangLiangSupervisor：AssociateProf.DuanWeiEnterpriseSupervisor：SeniorEngineerLiuXiaominSchool：SchoolofEnergy，Power＆MechanicalEngineeringDateofDefence：March，2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPow

6、erUniversity摘要凝汽器作为电厂运行的重要辅助设备之一，其运行状况直接关系到电厂机组的安全经济运行，凝汽器的故障最终反映为真空下降。因此，准确检测凝汽器的运行状态，了解故障类型，及时做出状态检修，保持凝汽器良好的运行工况，保证达到最佳真空度是电厂实现节能减排的重要内容。本文在分析研究国内外凝汽器状态检修及故障诊断技术的基础上，对现代凝汽器运行过程中出现的故障采用集成神经网络方法进行诊断和分析。首先，分析凝汽器常见故障类型及其原因。从凝汽器的工作原理出发，得出影响凝汽器正常运行的常见因素，重点对凝汽器热力性能关系表达式进

7、行深入研究，分析各影响因素之间的关系，最后总结故障类型与故障征兆之间的对应关系。其次，了解目前的故障诊断方法。通过对常见故障类型及其原因分析，得知故障类型与征兆之间的对应关系具有高维、非线性等特点。鉴于神经网络处理非线性问题的良好特性，引入集成神经网络及基于故障分类的多神经网络来提高诊断效率。再者，着重讨论了集成神经网络和基于故障分类的多神经网络的组成及原理，分析了BP和改进BP神经网络的基本诊断理论，讨论了对多个诊断子网络决策融合的原理和方法，为集成神经网络和基于故障分类的多神经网络两种方法在凝汽器故障诊断中的应用提供了理论基

8、础。最后，通过凝汽器故障状态实例，利用MATLAB对集成神经网络和基于故障分类的多神经网络进行仿真试验，并将两种方法的诊断结果与实际运行故障进行比较，验证了方法的可行性。关键词：凝汽器；故障诊断；集成神经网络；决策融合IAbstractAsoneoftheimp