基于分形理论的水轮机振动分析

论文摘要

水电是我国电能比较重要的组成部分,水电生产过程具有开停机方便、运行费用低、对环境污染小等优点。作为一种可再生的自然资源,水电已经被列入优先发展的对象。随着市场经济的不断发展,水电企业为了获取较好的经济效益,比较重视水力机组的高效和稳定运行。在水电站运行中,水轮发电机组的振动,是影响机组稳定运行的重要因素之一,因此寻求一种先进的能对水轮机振动类型进行诊断的技术方法很有必要。分形理论是非线性科学中十分活跃的一个分支,本文把分形理论应用到水轮机水力振动类型诊断之中,取得了一定的成果。本文首先论述了对水力机组振动类型进行诊断研究的重要意义,详细分析了其研究现状及发展趋势,并就本文研究中所涉及的分形理论进行了详细的介绍。其次简单介绍了两种智能计算方法在水轮机尾水管压力脉动分析中的应用——人工神经网络和支持向量机。鉴于对水轮机水力振动的分析方法目前较少,因此本文提出一种新的分析方法——分形理论中的关联维数计算方法。并编写了分形理论关联维数计算方法的Matlab应用程序。将分形理论中的关联维数计算方法应用于黄壁庄16MW机组尾水管压力脉动和黄河万家寨水电站200MW机组水轮机顶盖压力脉动分析中,得出在不同的工况下,对应关联维数是不同的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 水电站水力振动的研究现状
• 1.3 本文研究的主要内容及结构安排
• 1.4 本文的创新点
• 第2章 智能计算方法在水轮机尾水管压力脉动中的应用
• 2.1 引言
• 2.2 神经网络在水轮机尾水管压力脉动中的应用
• 2.2.1 神经网络的定义
• 2.2.2 人工神经网络的典型模型及特点
• 2.2.3 人工神经网络的学习算法
• 2.2.4 人工神经网络在实际中的应用
• 2.3 支持向量机在水轮机尾水管压力脉动中的应用
• 2.3.1 支持向量机的基本理论
• 2.3.2 支持向量机在实际中的应用
• 2.4 本章小结
• 第3章 分形理论概述
• 3.1 引言
• 3.2 分形理论的产生
• 3.3 分形的基本概念
• 3.4 分形理论研究现状
• 3.5 分形维数及其测量方法
• 3.6 多重分形
• 3.7 本章小结
• 第4章 关联维数计算方法
• 4.1 引言
• 4.2 关联维数的计算
• 4.2.1 时间序列的相空间重构
• 4.2.2 关联维数的求解——G&P算法
• 4.2.3 关联维数计算过程中参数的选择
• 4.2.4 实际求解中的相关处理
• 4.3 信号的去噪
• 4.3.1 小波分析用于降噪的过程
• 4.3.2 奇异值分解降噪法
• 4.3.3 电子滤波法
• 4.4 关联维数自动计算的整体框架
• 4.5 本章小结
• 第5章 关联维数在黄壁庄机组尾水压力脉动分析中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 黄壁庄机组测试过程
• 5.2.1 黄壁庄水电站简介
• 5.2.2 电站16MW机组技术参数
• 5.2.3 机组运行稳定性性能试验
• 5.3 关联维数在尾水压力脉动中的应用
• 5.3.1 采样长度N的选取
• 5.3.2 嵌入维数m的选取
• 5.3.3 时间延迟t的选取
• 5.3.4 实测信号的关联维数
• 5.4 本章小结
• 第6章 关联维数在万家寨机组顶盖压力脉动分析中的应用
• 6.1 引言
• 6.2 万家寨水电站简介
• 6.3 万家寨水轮机机组技术参数
• 6.4 关联维数在压力脉动中的应用
• 6.5 本章小结
• 第7章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果