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时间:2020-03-28
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1、基于Matlab的某电厂汽轮机振动故障诊断系统的研究哈尔滨汽轮机厂有限责任公司(黑龙江150046)梁毅超【摘要】将某电厂内的汽轮机组的振动故障诊断作为研究的工程背景,对汽轮机的一般情况下出现的故障进行研究,进而对处理其振动信号的方法进行分析,然后再根据小波包能量法来提取的特征矢量和神经网络技术在汽轮机振动故障诊断中的相关应用进行研究,使用Matlab软件来建立诊断汽轮机振动故障的系统。【关键词lMatlab汽轮机振动故障诊断一、前言美国的MatnWorks公司制作推出的Matlab软件,利用数值计算与仿
2、真分析系统,其特点如下。1)拥有和数学表达式几乎相同的工程技术的计算语言,将矩阵融入其中作为基本元素,并列出每种关于计算矩阵和操作的功能技术。2)绘图功能强大,且有可视化的计算结果和编程。3)其有超过30个应用工具箱以用来应对各种应用学科。其Matlab将人工神经网络理论作为其神经网络工具箱的应用理论基础,并由其制定出的S型、竞争型、线性以及饱和线性等激活函数,同时还将每种典型的网70l黑鬈慧:叭伸期络连接权值的修改规则都提供出来,训练其网络,让设计者看利用自身所需情况,对网络中所得出的基本参数和初始条件
3、来调用其工具箱去训练和设计神经网络。二、MatIab在汽轮机故障诊断中的应用1.网络结构及参数的选取(1)选取其网络输入元汽轮机一般都是9个频段内表现出故障特征,即输入元选取个数为9。(2)选取其网络隐含层个数有10个为其样本输入,输入层单元有9个,因此它们只能够长【9×10]的矩阵,所以只能选的隐含层只能为10,然后再根据网络训练过程来确定和比较。(3)选取其网络输出元有lo个为故障原因的样本,因此BP网络有10个输出元。(4)网络训练样本的提取处理在现场采集的信号是其网络训练样本的主要来源,汽轮机的故
4、障样本其用处为训练网络。得出的输出的样本目标,输入与输出人工神经网络结合形成,进而让其故障的模式类型与产生该故障的原因得出相应的映射关系。2.MatIab用于汽轮机故障诊断的程序Matlab人工神经网络针对汽轮机故障系统如下图所麓祝用⋯通以方肮鬯舨黑人工神经网络训练框图三、基于人工神经网络的汽轮机故障诊断系统的开发1.系统概况Matlab的运算和仿真能力都非常强大,不过这要求其在工作环境为Matlab才行。所以为了其能够方便运用,将直接利用F0xPR0在F0xPRO环境中的数据库管理功能得出了在人工神经网
5、络的基础上形成的汽轮机故障诊断系统。主要以输入、神经网络数据库、运算、专家库模块和输出模块来组成其系统,进而由系统得出exe文件来在windows系统中直接运行即可。该软件在运行过程中,应该先建设好其人工神经网络:输入来自人工神经网络内的结构参数,其单元个数类型分别为输入、隐和输出层三层,输入层一隐层、隐层一输出层的连接权值。Matlab系统将以上指值都检验并一一输入后,在命名之后就算是成功建立好人工神经网络。人工要将系统的诊断范围扩大,首先要使用新样本在Matlab环境中重新训练其人工神经网络,从而让网
6、络能够对新故障模式进行识别。ANN输出的一维矩阵就是对汽轮机故障模式进行分析得出的结果,专家诊断数据库又能对ANN输出转换结果,从而形成比较直观的故障输出结果。2.BP网络的结构设计使用其人工神经网络来诊断故障时,应该先认识与了解BP网络结构。测量系统故障点数是输人其网络节点的最低数量要求,当然多定义节点输入也可,然后再利用恰当处理测量数据的方法来获得数据。结合网络输出节点应该区分的故障模式类型来判断其输出节点数量,系统如果有无故障和故障(N中)状态两种分法,则其输出节点的数目就应该为肘l。出现故障时期诊
7、断故障的人工神经网昂立训练目标处就会有显示“l”的输出节点,而显示“0”时就代表其无故障。而在选择网络隐含层的神经元数卅时较为困难,Ⅲ值的偏大偏小都会出现意外情况,太大会使得网络连接权数目增加进而导致其训练困难;而太小又会使得其精度不准确。因此,在刚开始学习网络阶段最好设置其隐含层神经元数与网络的输入节点数几乎一致、无大差别,进而有利于在学习网络过程中调整起来较为容易。四、汽轮机故障特征的提取利用训练确定其网络内的每个连接权值就是故障诊断人工神经网络的主要方法。其诊断结果不准确的现象一般都是由于没能够提取
8、出机器故障特征所表现的数据或者人使用过的较少需等待识别的故障信息。所以应该先提取出建立故障诊断系统前的机器故障信息所反映的特点样本,这也是对其故障进行诊断的主要资料依据。汽轮机一般出现的机械振动方面的故障为以下几种:不对中、不平衡、油膜涡动、气动力偶、转子径向碰磨、轴承座松动、喘振、不等轴承刚度、共生松动以及推力轴承损坏10种故障。对这些故障信号检测时应该捡取出其汽轮机在每个测点内涡流振动传感器信息,针对形式不同的频谱能量统计
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