【摘 要】
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电力行业是国民经济的基础支撑行业,凝汽器是电站汽轮发电机组装置的重要组成部分,由它构成的凝器设备作为汽轮机热力循环中的冷却装置,所以凝汽器的故障诊断至关重要,并具有现实的安全意义和经济意义。本文阐述电站凝汽器故障诊断的现状及发展趋势,分析了凝汽器系统及常见故障类别和故障发生时的征兆。使用MATLAB为开发工具,以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法为核心,首先
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电力行业是国民经济的基础支撑行业,凝汽器是电站汽轮发电机组装置的重要组成部分,由它构成的凝器设备作为汽轮机热力循环中的冷却装置,所以凝汽器的故障诊断至关重要,并具有现实的安全意义和经济意义。本文阐述电站凝汽器故障诊断的现状及发展趋势,分析了凝汽器系统及常见故障类别和故障发生时的征兆。使用MATLAB为开发工具,以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法为核心,首先使用奇异值分解法或者主成分分析法确定ELM算法的隐层节点数。然后,采用改进的遗传算法和改进的灰狼算法对ELM算法的输入层权值、阈值参数进行优化;采用改进的人工蜂群算法优化核极限学习机的核函数参数矩阵、惩罚系数,结合D-S证据理论。最后,依据以上理论方法进而建立故障诊断模型,采用故障征兆数据集训练模型,接着运用训练好的模型,对测试实例进行诊断,得到凝汽器的故障类别。另外,本文开发了基于B/S结构的凝汽器故障诊断系统,根据故障征兆数据可实现故障类别诊断。本文所提出的凝汽器故障诊断方法可有效的判别故障类别,可为凝汽器故障检修人员提供了可靠支持,最大限度降低维护成本,以保障电站的安全运行和经济效益。
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