水轮发电机组智能故障诊断技术综述
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【摘要】水轮发电机组是水电站最关键的主设备，它的安全运行状态如何直接关系到水电站能否安全、经济的为国家各经济部门和人民的日常生活提供可靠的电力，也直接关系到水电站的安全。先进的状态监测与故障诊断系统，不仅能提高水电事业的经济效益和社会效益，也将促进我国在大型水轮机组故障诊断技术领域方面的发展。
【关键词】水轮发电机组 故障诊断模糊神经网络专家系统
前言
随着现在科学技术水平的日益提高，尤其是信号处理、知识工程和计算智能等理论技术的发展，水轮发电机组的故障诊断也正由人工诊断到自动诊断、由离线诊断到在线诊断，由现场诊断到远程诊断的逐渐发展，本文从智能诊断的理论和方法着手，在分析多种智能诊断方法的基础上，进行水轮发电机组故障诊断方法的探讨。
国内外故障诊断技术的现状及应用
1、国外故障诊断技术发展现状及应用
总的说来，国外发电机组监测与故障诊断开始研究较早，无论在诊断理论的
研究上还是在传感器的性能、产品的可靠性等监测仪器设备的研制生产上，都达到了较高的水平，已有实用的产品。
①最早开展故障诊断技术研究的是美国，从1976年开始电站在线计算机诊断工作，1980年投入了一个小型的电机诊断系统，1981年进行电站人工智能专家故障诊断系统的研究．后来发展成大型电站在线监测诊断系统(AID)，并建立了沃伦多故障运行中心，可以看到分布在全美20多个电厂的数据信息。
②欧洲瑞士的ABB公司子1971年由BBC公司引入第一个计算机辅助数据采集系统；法国于1978年在法国电气研究与发展部研制了在线振动监测系统；丹麦的B&K公司在90年代推出了新一代状态监测与故障诊断系统――B&K3450型COMPASS系统，该系统具有广泛的故障诊断功能，除了能检测和记录机器的异常情况外，还能进行故障隔离，分析故障的部位、性质、程度。
③日本首先研制成了机械状态监测系统在多台核电站和商业热电站使用，后来又发展成带诊断规则描述，以及采用模糊逻辑分析确定置信因素功能的振动诊断专家系统。
2、国内诊断技术的发展现状及应用
国内诊断技术是在消化、吸收国外先进技术基础上发展起来的，自1985年以来发展非常迅速，现在全国从事与电站设备监测诊断系统相关的单位主要是高校、研究所、制造厂、电厂。虽然国内开发的系统与国外相比还存在一定的差距，但实践证明，国内开发故障诊断系统在电力行业中发挥了一定的作用，也取得了良好的经济和社会效益。
水轮发电机组的故障机理分析
根据导致水轮发电机组振动的三类振源，将其振动故障分为水力因素故障、机械因素故障、电气因素故障三种类型进行分析研究。
1、水利因素故障
指振动中的干扰力来自水轮机水力部分的动水压力。其特征是带有随机性，且当机组处在非设计工况或过渡工况运行时，因水流状况恶化，机组各部件的振动亦明显增大。产生振动的水力因素主要有：水力不平衡、偏心涡带、空腔汽蚀等。
2、机械因素故障
指振动中的干扰力来自机械部分的惯性力、摩擦力及其它力。引起振动的机械因素主要有：转子质量不平衡、机组轴线不对中、动静碰磨、主轴过细、轴承间隙过大等。
3、电气因素
指振动中的干扰力来自发电机电气部分的不平衡磁拉力。引起电磁振动的主要因素有定子铁芯组合缝松动或定子铁芯松动、定子绕组固定不良、定转子气隙不均匀、转子线圈短路、不对称工况运行等。
智能故障诊断方法分析
1、单一诊断方法
①模糊神经网络诊断方法
模糊神经网络是模糊理论同神经网络相结合的产物。模糊逻辑理论和神经网络技术在知识表示、知识存储、推理速度及克服知识窄台阶效应等方面起到了很大的作用，因此将模糊逻辑与神经网络融合起来构造的模糊神经网络，具有模糊逻辑和神经网络各自的优点。近年来，模糊神经网络的理论及应用得到了飞速发展，各种的新的模糊神经网络模型的提出以及与其相适应的学习算法的研究不仅加速了模糊神经网络理论的完善，而且它们在实际中得到了非常广泛的应用。模糊方法与神经网络方法结合的主要思想，是在神经网络框架下，引入定性知识，即在常规神经网络的输入层和输出层加入模糊层，用模糊规则构造神经网络，在使网络权值有明确的物理意义的同时，保留了神经网络的学习机制。
②专家系统故障诊断方法
专家故障诊断系统是人们根据长期的实践经验和大量的故障信息知识，设计出的一套智能计算机程序系统，以解决复杂的难以用数学模型来描述的故障诊断问题。其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
专家系统在水轮发电机组故障诊断中的典型应用是基于产生式规则的系统，其基本工作原理是：首先把专家知识及其诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，进而根据报警信息及其他一些故障征兆对知识库进行推理，得出是否发生故障以及发生什么故障，然后对诊断结果进行评价、决策。
③模糊诊断方法
是一种基于知识的自动诊断方法，它利用模糊逻辑来描述故障原因与故障现象之间的模糊关系，通过隶属度函数和模糊关系方程解决故障原因与状态识别问题。其基本原理为；设用一个集合Y定义系统中所有可能发生的各种故障原因，由这些故障原因引起的各种症状，如时域特征、频域特征、相关参数变化特征等定义为一个集合X
根据模糊数学原理，可得到Y和X的因果模糊关系为：
Y=X o R
其中，符号“o”为模糊逻辑算子，足为模糊关系矩阵。
④人工神经网络(ANN)是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统，自1943年首次提出以来，已迅速发展成为与专家系统并列的人工智能技术的另一个重要分支．人工神经网络具有模拟任何连续非线性函数的能力和从样本学习的能力，非常适合应用于故障诊断系统。应用ANN技术解决故障诊断问题的步骤包括：根据诊断问题组织学习样本、根据问题和样本构造神经网络、选择合适的学习算法和参数。
2、混合诊断方法研究
通过分析可知，依靠单一智能技术无法满足水轮发电机组故障诊断的任务要求。因此，将多种不同的智能诊断技术结合起来的混合诊断系统是智能化故障诊断研究的发展趋势。根据水轮发电机组故障诊断特点，基于不同方法互补的原则，从实际对象和方法本身特点出发，为有效地解决水轮发电机组故障诊断问题，提出基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的混合智能诊断方法：
①针对水轮发电机组具有振动故障原因多、征兆多的特点，根据引起水轮发电
机组振动的三类振源，建立三个故障诊断子模糊神经网络，对三类振动故障分
别进行诊断。每个子网采用多输入多输出的结构，且每个子神经网络单独用学
习样本进行训练，通过网络分解，学习速度和推理能力都能满足现场要求。
②针对故障征兆的模糊性闯题，提出利用模糊集理论对故障征兆进行模糊处理，
建立典型征兆的隶属度函数；
③针对专家系统领域知识的不确定性闯题，及基于模糊产生式规则的故障诊断
专家系统存在模糊规则推理的冲突与低效率问题，鉴于神经网络具有较强的容
错与并行处理能力，引入模糊神经网络到专家系统，专家系统中的知识获取、
知识表示、知识库维护、不精确推理等用模糊神经网络来解决。
结语：水力发电在我国能源生产中扮演着重要角色，特别是近年来随着我国几
座装机百万千瓦的机组相继投产，水电的重要性越来越显著，国家对水电的安
全稳定生产也提出了更高的要求。本论文重点论述机组状态监测和故障诊断方
法来提高水电站的安全稳定运行。
参考文献：
［1］张晓亭．机组运行设备诊断维护高效管理模式实施研究川．湖北电力，1999
［2］马剑泽，隆元林．水电厂的状态检修和故障诊断技术阴．四川电力技术，
1999
［3］沈磊．《中国水力水电工程运行管理卷》中国电力出版社，2000
［4］李伟．基于神经网络与模糊专家系统故障诊断方法的研究与应用田．中国控制会议论文集，2001
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