论文摘要
为了保障电站的安全稳定运行,针对电站的故障诊断研究一直受到人们的关注。随着电站发展的日益大型化、复杂化和信息自动化,对电站的整体可靠性要求也进一步提高,故障诊断对象也不再局限于重点设备,更加关注电站一体化运行下的故障诊断。电站整体上属于一类复杂工业系统,目前故障诊断方法面对此复杂系统时,面临着整体数据量大而局部信息缺乏,建模和诊断代价过高等问题。多尺度是降低问题求解复杂度的重要思想,在复杂系统领域中得到了大量的研究。因此,利用多尺度思想对电站故障诊断进行研究,对完善电站故障诊断系统,提高电站运行的安全性和可靠性,具有重要的理论和现实意义。为此,本文围绕电站的多尺度故障诊断方法展开研究。在电站多尺度特性分析的基础上,研究了基于过程历史数据的多尺度统计故障诊断方法,然后对引入电站结构信息和考虑特征信息检测代价的故障诊断方法进行了研究。本文的主要工作包括以下几个方面:首先,利用多尺度思想对电站故障诊断特点进行了研究。多尺度思想就是将问题在不同尺度上分解并互相利用各尺度信息,从而降低问题的复杂程度。通过对故障诊断和多尺度研究的分析,特别将多尺度研究分为三部分:特征多尺度、测量多尺度和认知多尺度,将电站故障诊断的重点定位于研究协调这三个多尺度的故障诊断方法。从电站结构和运行过程两方面,分析了电站的特征多尺度、测量多尺度和认知多尺度特性。进一步对电站故障的诊断代价分析表明,完全使用规则式的诊断代价对于大系统来说是难以承受的。而利用电站的多尺度特性进行多尺度故障诊断将具有良好的优越性。其次,根据电站的多尺度特性研究了基于统计方法的故障诊断方法。利用测量信号时频尺度同电站空间尺度的对应关系,在不同时频尺度上使用关联规则来分析电站运行状态关系的变化情况,从而构造了多尺度关联规则故障检测算法。为了解决细节尺度缺乏宏观信息的问题,对系统整体运行特点的多尺度获取和评估进行分析,提出了利用系统整体特性的多尺度故障诊断方法。再次,考虑利用电站结构信息来进一步提高故障诊断精度。针对各电站监控系统中存在的测量元件差异,为了提高结构模型的适用范围,研究了含未测节点的符号有向图故障诊断方法。针对电站变工况特性,研究了在变工况条件下使用SDG模型的故障诊断方法。最后,考虑故障特征的获取代价下,构造最优故障诊断策略来以最小的诊断代价达到诊断的目的。电站故障特征的取值一般有多个,针对多值属性故障诊断问题进行分析,并提出了最优诊断策略算法。针对电站中常见的故障特征信息不完全现象,分析了不完全检测的故障诊断策略问题。根据诊断过程的搜索特点,引入表征诊断过程信息的尺度函数,从而提出了基于尺度函数的多值属性和不完全检测的诊断策略优化方法。
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