基于集成法的汽轮机组智能故障诊断仿真研究

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1、第32卷第7期计算机仿真2015年7月文章编号：1006—9348(2015)07—0408—05基于集成法的汽轮机组智能故障诊断仿真研究徐春梅1，彭道刚1。张悦2(1．上海电力学院自动化工程学院，上海200090；2．华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心，河北保定071003)摘要：针对BP神经网络在故障诊断中容易陷入局部极小点及收敛速度慢等问题，引入了小波神经网络(WNN)和概率神经网络(PNN)两种故障诊断算法。为了避免采用单一的故障诊断方法进行故障诊断可能会存在误诊或漏诊的现象，提高故障诊断的可靠性，又在决策层

2、引入D—s理论进行融合故障诊断。但是由于在处理冲突证据合成时。D—s合成公式完全没有考虑冲突证据信息而造成故障信息的浪费，因此为了充分利用所有故障信息，采用了改进的D—s合成算法，提出了一种基于WNN-PNN和改进的D—s集成的汽轮机组故障诊断方法。方法首先通过WNN和PNN对故障信息进行诊断并构造证据体，然后根据改进的D—s证据理论进行融合诊断。通过仿真验证了集成诊断方法的有效性。关键词：故障诊断；汽轮机；信息融合中图分类号：TK263．6文献标识码：BSimulationResearchonIntelligentFaultDiagno

3、sisforTurbineGeneratorUnitBasedonIntegratedMethodXUChun-mei，PENGDao-gang，ZHANGYue(1．SchoolofAutomationEngineering，ShanghaiUniversityofElectricPower，Shanghai200090，China；2．HebeiEngineeringResearchCenterofSimulation&OptimizedControlforPowerGeneration．NorthChinaElectricPower

4、University，BaodingHebei071003，China)ABSTRACT：ConsideringthatBPneuralnetworkhasslowconvergencespeedandeasytofallintolocalminima，thewaveletneuralnetwork(WNN)andprobabilisticneuralnetwork(PNN)areemployedtofaultdiagnosisforturbinegeneratorunit．Inordertoavoidmisdiagnosisandmis

5、seddiagnosisofasinglefaultdiagnosismethodandtoimprovethereliabilityoffaultdiagnosis，theD-SevidentialtheoryWasintroducedintothefusionfaultdiagnosisindecision-making．However，D-Scombinationformulaislikelytowastethefaultinformationbecauseitabandonstheconflictevidenceinformati

6、onwhentheconflictevidenceisbeingdealtwith．Inordertotakefulladvantageofalltheevi-dence，theimprovedD-ScombinationformulaWasemployedtofusiondiagnosisinthispaper．Anintegratefaultdi·agnosismethodusingWNN-PNNandimprovedD-Sevidentialtheorywaspresentedforturbinegeneratorunit．Inth

7、emethod，first，theresultsofpreliminarydiagnosisoffaultinformationwithWNNandPNNnetworkconstitutedevi·dences；andtheevidenceswerefusedundertheimprovedD-Sevidentialtheory，thenthediagnosticresultswereob-tained．Thesimulationresultsshowthattheintegratedfaultdiagnosismethodisaneff

8、icientdiagnosisapproach．KEYWORDS：Faultdiagnosis；Turbine；Informationfusion1引言汽轮机组是一个大而复杂的系统，在电力生产