基于BP神经网络的300MW机组热力系统故障诊断系统研究

论文摘要

本文按照热力系统简捷算法理论建立了某300MW凝汽式机组的汽水方程,计算其在额定和变负荷工况下的各项热经济指标和高加系统参数目标值,为热力系统变工况下的故障诊断提供了依据。对高压加热器系统和凝汽器系统的故障机理进行了研究,提出采用两层故障模式识别方法进行高加系统的故障诊断,结合有关专家经验和相关文献分析总结了高压加热器系统和凝汽器系统的故障样本特征知识库,并建立BP神经网络对各自知识库进行了很好的训练。利用VB调用Matlab方法开发了300MW汽轮机组的热力系统故障诊断系统,该系统具有诊断迅速,界面友好,操作简单等特点。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 论文选题的背景及意义
• 1.2 课题的国内外研究状况
• 1.3 论文研究的主要内容及特点
• 第二章 BP 神经网络分析
• 2.1 人工神经网络简述
• 2.2 BP 神经网络的基本原理
• 2.3 BP 神经网络的设计方法
• 第三章 基于BP 神经网络的高压加热器系统故障诊断
• 3.1 汽轮机高压加热器系统故障诊断的内容及特点
• 3.2 高压加热器系统故障诊断过程
• 3.3 本章小结
• 第四章 汽轮机组变工况下热力系统参数目标值的确定
• 4.1 确定变工况下热力系统参数目标值的意义和方法
• 4.2 机组设计工况参数目标值的确定
• 4.3 机组变工况参数目标值的确定
• 第五章 基于BP 神经网络的凝汽器系统故障诊断
• 5.1 凝汽器系统工作特性及其故障诊断特点
• 5.2 凝汽器常见故障及其原因分析
• 5.3 凝汽器系统的故障诊断
• 5.4 本章小结
• 第六章 汽轮机组热力系统故障诊断系统的开发
• 6.1 汽轮机组热力系统故障诊断系统概述
• 6.2 系统的功能和界面概述
• 6.3 系统需进一步完善的功能
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 后续工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况
• 详细摘要