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          關(guān)注:
          結(jié)構(gòu)原理
          汽輪發(fā)電機振動故障診斷的一種新方法――概率因果模型與遺傳算法
          頁面更新時間:2016-02-20 09:43

                

            汽輪發(fā)電機組的振動故障一般都不是單一故障,經(jīng)常出現(xiàn)幾種故障同時發(fā)生的情況但多故障的診斷問題目前還未能很好解決,原因是:1)系統(tǒng)復(fù)雜,多故障的研究不夠深入;2)工程實際中多機組同時運行,互相影響,多故障發(fā)生的機會多,診斷分析更加困難;3)診斷方法不夠成熟由于規(guī)則和知識庫的限制,專家系統(tǒng)等人工智能方法對多故障的處理力不從心,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)中,如將各種多故障的組合作為訓(xùn)練樣本,將使網(wǎng)絡(luò)規(guī)模非常龐大,網(wǎng)絡(luò)的歸納聯(lián)想能力將大幅度下降,甚至完全失敗本文提出的基于概率因果模型與遺傳算法結(jié)合的診斷方法,把概率因果模型的似然值函數(shù)作為遺傳算法的適應(yīng)值函數(shù),能夠?qū)ζ啺l(fā)電機組振動的多故障進行診斷1概率因果模型一個簡單的診斷問題可表示為P=(D,M,C,M),其中D=d1,d2,。",dn為故障的有限非空m1,m2,…,mn為征兆的有限非空集;CG DXM為定義在DXM上的有序關(guān)系子集;MGM為己知的征兆集合問題的解是在己知征兆集合M下最可能發(fā)生的假設(shè)Dj,即在所有可能假設(shè)的解之間具有最高先驗概率的故障集因此,一個診斷的最大似然值問題對于概率因果模型,需了解以下定義和假設(shè)1.1定義和假設(shè)令dfD為原因事件,m/6M為結(jié)果事件,則定義:診斷假設(shè)(上nd;)A(八di),即所有在Di中的故障均存在,而其它故障均不存在。

            己知存在的征兆M+=(A m,)A mM(Am,),即所有在M中的征兆均存在,而其它征兆均不存在。

            在己知di存在的情況下,di引起m,(m,:di發(fā)生)的概率為P(m.,*對所有的原因事件(故障)diZD,己知其先驗概率0  沒有重串的穩(wěn)態(tài)繁殖:在形成新一代群體時,使其中的個體均不重復(fù),即在將某個個體加信到新一代群體之前,先檢查該個體與群體中現(xiàn)有的個體是否重復(fù),如重復(fù)就舍棄,這種作法可明顯改善遺傳算法的行為,但加了計算時間。

            孤-把兩上父泣體的部七嚌加以替她汽輪發(fā)電幾譬故障遺傳算法新法bookmark2在遺傳算法應(yīng)用于汽輪發(fā)電機組的故障診斷時,由于穩(wěn)態(tài)繁殖每次用多少子代個體取代父代個體的數(shù)量不易確定,一般都采用沒有重串的穩(wěn)態(tài)繁殖選擇方法,這樣有效地避免了“早熟”現(xiàn)象的產(chǎn)生,提高了故障診斷的正確率。

            新方法為概率因果模型與遺傳算法的有機結(jié)合。在己知征兆從時,概率因果模型給出了描述某一假設(shè)Di發(fā)生可能性大小的函數(shù),將它作為遺傳算法的適應(yīng)值函數(shù),汽輪發(fā)電機組的故障診斷就轉(zhuǎn)換為最優(yōu)化求解問題根據(jù)故障求解的概率因果模型,首先要確定故障診斷問題的故障集合D,先驗概率Pi,征兆集合M,故障與特征之間的因果強度C等表1為不同故障時的先驗概率,表2為故障D與征兆M之間的因果強度Cj,其中,drdn是汽輪發(fā)電機組的幾種較常見的故障;m8是頻譜的8個特征頻率,分別為0. 01~0.39/(/為汽輪發(fā)電機組的旋轉(zhuǎn)頻率),0.40~0.49/,Q 50/,0.51~0.99/,1.0/,20/,3.0~5.0/,>5.0/;Pi是根據(jù)長期積累的經(jīng)驗確定的各種故障發(fā)生的頻度;G/是某故障發(fā)生時的各特征頻譜的譜峰能量歸一化值本文應(yīng)用遺傳算法求解汽輪發(fā)電機組故障診斷問題時,初始群體為50個,Pc為0.6,Pm為Q01,并采用沒有重串的穩(wěn)態(tài)繁殖選擇方法來防止遺傳算法“早熟”現(xiàn)象的發(fā)生表1不同故障下的先驗概率表2:不同故障集D和征兆集M下的因果強度Cj注:d|d分別為不對中;不平衡;軸承座松動;軸承與軸瓦松動;轉(zhuǎn)子碰摩;油膜渦動;推力軸承損壞;汽流激振;聯(lián)軸節(jié)損壞;軸承扭振;軸承對軸頸偏心3診斷實例例1對某電廠的汽輪發(fā)電機組進行分析時,發(fā)現(xiàn)其在Q己出現(xiàn),即M 1,m2,m3,m4)經(jīng)程序分析得到結(jié)果為故障d3和d8,即汽輪發(fā)電機組出現(xiàn)了軸承座松動和汽流激振兩種故障,實際驗證診斷結(jié)果正確如Pm在0. 3之間取值時,診斷結(jié)果均為d3 Pm對診斷結(jié)果有較大的影響。

            例2分析另一廠的汽輪發(fā)電機組時,發(fā)現(xiàn)m5~ms均高于正常值,故設(shè)M=(m5,m6,m7,m8)經(jīng)程序分析結(jié)果為故障d1和d5,即不對中和轉(zhuǎn)子碰摩故障實際驗證診斷結(jié)果正確。若Pc在0. 3和0.9之間取值時,診斷結(jié)果均為d1和d5若Pc>0.3時,則診斷結(jié)果錯誤可見,Pc對診斷結(jié)果有較大影響。

            擇好種群數(shù)、Pc和Pm的前提下,診斷正確率>80%,表明本文提出的診斷方法可行4結(jié)論新方法診斷可靠性和實用性較高,但應(yīng)注意:a把握好“征兆”的標(biāo)準(zhǔn),即征兆值達到什么限度才認(rèn)為其出現(xiàn),這是診斷成敗的關(guān)鍵因素之一;b.選擇Pc和Pm具有相當(dāng)大的彈丨生本文編制的程序分析表明,不同的Pc和Pm對診斷結(jié)果影響較大,本文中這兩個參數(shù)是根據(jù)經(jīng)驗選取的,具體選取標(biāo)準(zhǔn)尚需進一步研究

           

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