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抽水蓄能机组主辅设备状态评估、诊断与预测

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广东广州
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作者周建中,许颜贺

出版社科学出版社

ISBN9787030650153

出版时间2021-04

装帧平装

开本16开

定价168元

货号1202355616

上书时间2024-06-27

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商品描述
目录
前言

第1章绪论1

1.1抽水蓄能机组运行状态监测数据挖掘与信息融合技术2

1.2抽水蓄能机组振动故障机理研究2

1.2.1水力因素引起的振动故障3

1.2.2机械因素引起的振动故障4

1.2.3电磁因素引起的振动故障5

1.3抽水蓄能机组健康状态评估研究6

1.3.1限值评估标准6

1.3.2统计评估标准7

1.3.3类比评估标准8

1.3.4模糊层次分析法9

1.4抽水蓄能机组智能故障诊断研究9

1.4.1有监督故障诊断模型10

1.4.2无监督故障诊断模型14

1.5抽水蓄能机组状态趋势预测研究15

1.5.1基于物理模型的预测方法16

1.5.2基于数据驱动的预测方法16

参考文献18

第2章抽水蓄能机组数据挖掘和多源异构信息相关性分析21

2.1抽水蓄能机组运行状态分析数据库构建21

2.1.1抽水蓄能机组运行状态数据解析21

2.1.2抽水蓄能机组主辅设备运行状态分析数据库26

2.2抽水蓄能机组运行数据关联关系挖掘28

2.2.1关联关系相关概念及关联关系挖掘算法28

2.2.2数据离散化方法32

2.2.3基于K-Mediods的抽水蓄能机组主辅设备运行数据离散化方法33

2.2.4抽水蓄能机组主辅设备关联关系挖掘算法35

2.2.5抽水蓄能机组主辅设备运行数据实例分析36

2.3抽水蓄能机组主辅设备运行参数典型关联关系分析39

2.3.1水泵水轮机系统运行参数典型关联关系分析40

2.3.2调速系统运行参数典型关联关系分析45

2.3.3发电电动机及其励磁系统运行参数关联关系分析48

2.3.4主变运行参数关联关系分析51

2.3.5主进水阀系统运行参数关联关系分析52

2.4抽水蓄能机组主辅设备故障关联分析55

2.4.1构建抽水蓄能机组运行状态故障样本表55

2.4.2抽水蓄能机组运行状态关联分析结果57

参考文献63

第3章抽水蓄能机组主辅设备运行状态多重指标分析与综合状态评估64

3.1多重指标分析与综合状态评估模型64

3.1.1抽水蓄能机组综合状态评估模型64

3.1.2底层指标评估模型66

3.1.3综合权重算法模型68

3.2抽水蓄能机组主辅设备综合状态评估实例分析73

3.2.1抽水蓄能机组综合状态评估指标体系建立原则73

3.2.2水泵水轮机综合状态评估指标分析75

3.2.3调速系统综合状态评估指标分析92

3.2.4发电电动机及其励磁系统综合状态评估指标分析93

3.2.5主进水阀系统综合状态评估指标分析95

3.2.6主变综合状态评估指标分析98

参考文献98

第4章抽水蓄能机组主辅设备典型故障汇编与诊断100

4.1抽水蓄能机组主辅设备典型故障汇编100

4.1.1水泵水轮机系统故障汇编100

4.1.2发电电动机及其励磁系统故障汇编103

4.1.3调速系统故障汇编104

4.1.4主变故障汇编105

4.1.5主进水阀系统典型故障汇编107

4.2基于FEEMD能量熵及混合集成自编码器的抽水蓄能机组运行状态特征提取方法110

4.2.1基于FEEMD固有模态函数能量熵的健康状态特征提取110

4.2.2HEAE设计及其在故障状态特征提取中的应用111

4.2.3抽水蓄能机组状态特征提取实例分析115

4.3基于能量熵判别与深度特征约简的抽水蓄能机组混合故障诊断策略118

4.3.1基于能量熵统计分析的健康状态判别体系119

4.3.2M-tSNE映射机制的深度故障特征约简方法120

4.3.3基于能量熵判别与深度特征约简的多步递进式混合故障诊断策略124

4.4抽水蓄能机组多源信息融合故障诊断方法129

4.4.1循环DAE原理129

4.4.2基于GRU-NP-DAE的抽水蓄能机组多源故障诊断方法135

4.4.3抽水蓄能机组运行数据试验分析136

4.5抽水蓄能机组无监督故障聚类方法138

4.5.1生成式对抗网络相关原理介绍139

4.5.2基于CatAAE的抽水蓄能机组无监督故障聚类142

4.5.3抽水蓄能机组无监督故障诊断实例验证147

4.6基于模型推理的故障树诊断模型150

4.6.1抽水蓄能机组主辅设备故障树结构150

4.6.2抽水蓄能机组主辅设备典型故障树模型151

4.6.3基于故障树诊断的抽水蓄能机组典型故障诊断158

参考文献168

第5章抽水蓄能机组主辅设备运行状态趋势预测方法170

5.1基于VMD与CNN的抽水蓄能机组振动信号多步非线性趋势预测方法170

5.1.1VMD原理171

5.1.2CNN原理172

5.1.3水泵水轮机振动信号多步非线性趋势预测174

5.1.4水泵水轮机振动信号多步预测结果分析177

5.2基于VMD与CNN-LSTM的抽水蓄能机组振动趋势预测方法185

5.2.1抽水蓄能机组非平稳信号分析185

5.2.2抽水蓄能机组非线性状态趋势预测方法186

5.2.3神经网络优化算法与参数设置188

5.2.4抽水蓄能机组状态趋势预测实例分析191

5.3基于融合滑动窗与Grey-Markov的抽水蓄能机组运行状态趋势预测方法201

5.3.1Grey-Markov预测模型202

5.3.2预测误差来源分析及模型结构优化205

5.3.3融合滑动窗与Grey-Markov模型的抽水蓄能机组状态趋势组合预测方法207

5.3.4抽水蓄能机组运行状态趋势预测实例分析212

参考文献217

第6章抽水蓄能机组状态评估及故障预警系统设计219

6.1抽水蓄能机组状态评估及故障预警系统软件架构设计219

6.1.1软件业务架构设计220

6.1.2软件前端架构设计220

6.2抽水蓄能机组状态评估及故障预警系统业务功能221

6.2.1系统登录221

6.2.2数据挖掘模块222

6.2.3故障诊断模块226

6.2.4状态评估模块237

6.2.5文件导入模块241

参考文献243

第7章水泵水轮机及其主要辅助设备在线监测装置典型配置意见与健康状态评价规程244

7.1水泵水轮机及其主要辅助设备在线监测装置典型配置意见244

7.1.1范围245

7.1.2规范性引用文件245

7.1.3术语和定义246

7.1.4总则246

7.1.5技术要求247

7.1.6信息安全257

7.1.7试验和检验258

7.1.8标识、包装、运输和存储259

7.1.9文件与资料260

7.1.10附录261

7.1.11编制说明261

7.2水泵水轮机及其主要辅助设备健康状态评价规程263

7.2.1范围263

7.2.2规范性引用文件263

7.2.3术语和定义264

7.2.4总则266

7.2.5设备健康状态评价方法266

7.2.6附录271

7.2.7编制说明271

参考文献272

附录A资料性附录274

A.1典型结构示意图274

A.2典型测点配置表275

A.3状态报告示例277

附录B规范性附录279

B.1水泵水轮机及其主要辅助设备健康状态评价项目表279

B.2水泵水轮机及其主要辅助设备健康状态评价汇总表290

内容摘要
本书针对抽水蓄能机组主辅设备多源异构数据融合分析、状态评估、故障诊断与趋势预测面临的关键科学问题及技术难题，以抽水蓄能水-机-电耦合复杂系统分析、系统科学与人工智能理论为基础，按照方法提出-模型构建-典型故障验证-集成应用的递进式结构体系进行全面阐述。本书可供抽水蓄能机组主辅设备状态评估、故障诊断、趋势预测和水电生产过程状态监测等方向相关学科高年级本科生、研究生学习参考，也可供从事抽水蓄能机组评估、诊断、预测工作的研究人员和抽水蓄能领域的工程技术人员参考借鉴。

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