[00119719]水力發電機組故障快速診斷及定位技術的應用研究

（1）任務來源：河南省教育廳自然科學研究計劃項目《 水力發電機組故障快速診斷及定位技術的應用研究》，項目編號：2006510007 　?。?）應用領域和技術原理：該課題研究主要應用于水力發電機組狀態檢測與故障診斷系統。其技術原理是：基于小波變換的降噪算法與HamPel 濾波器相結合對水電機組振動信號處理，以解決非線性濾波方法有兩個核心問題，即門限閡值的選取和信號分解層數的確定，增強了降噪算法對于不同信號和同種信號不同信噪比的情況的適應性。運用線性神經網絡對降噪濾波后振動信號進行分解，通過重新組合神經網絡中的各個權值系數來獲得振動信號的AR 模型，然后運用現代譜分析的方法獲得振動信號的頻域信息，基于故障預學習機制的神經網絡故障診斷方法獲得水電機組故障狀態信息，根據機組振動信號的特點以及診斷系統的性能要求，利用故障狀態模型和灰度神經網絡相結合的策略來進行故障診斷。　?。?）性能指標：在高信噪比情況下，濾波效果提高16db；神經網絡AR模型對信號處理誤差性能指標從目前50.39 提高到13.96；網絡訓練完畢后100個測試向量中，故障診斷正確率由目前82%提高到91%。　?。?）與國內外同類技術比較：該課題研究方法完全不同于目前已有技術方法，由于采用先進的小波信號處理技術，并結合神經網絡智能技術，大提高了水力發電機組故障診斷的快速性和智能性，實驗測試結果表明，該課題實現的技術方法明顯優于目前已有技術和方法?！　。?）成果的創造性、先進性：該研究成果經教育部科技查新工作站檢索證明，本課所提出水力發電機組故障快速診斷及定位方法各項技術指標明顯優于現有的方法，達到國內領先水平?！　。?）作用意義：水電機組是電力系統的重要部件之一，其安全運行與否直接影響著電力生產的安全與經濟效益。隨著水輪機組容量的不斷增大，以及水電站計算機綜合自動化系統的推廣應用，水輪機組振動的故障快速診斷及定位技術具有廣闊的應用市場和巨大的經濟效益。　?。?）推廣應用：該課題研究對象是水力發電機組的故障診斷，主要解決水電機組動態信號處理方法和故障診斷及定位算法問題的關鍵技術，為成果進一步應用完成了基礎研究。