• 水力机组状态监测与故障诊断
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水力机组状态监测与故障诊断

24.54 5.1折 48 九五品

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北京通州
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作者郑源 著

出版社中国水利水电出版社

ISBN9787517045199

出版时间2016-06

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数164页

字数99999千字

定价48元

上书时间2024-08-29

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品相描述:九五品
商品描述
基本信息
书名:水力机组状态监测与故障诊断
定价:48.00元
作者:郑源 著
出版社:中国水利水电出版社
出版日期:2016-06-01
ISBN:9787517045199
字数:243000
页码:164
版次:1
装帧:平装
开本:16开
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编辑推荐

内容提要
随着水电开发程度的不断扩大,水力机组也日趋向高水头、高效率和大容量发展。另一方面,由于水力机组启、停迅速,负荷调整快速方便,在电网中承担了大量的调峰、调频、调压和事故备用任务,对于设备的工况切换要求愈加频繁。这些都对机组的安全性和稳定性提出了更高的要求。本书对水轮机组状态测试与故障诊断进行了重点介绍。
目录
前言章  绪论  1.1  水力机组状态监测与故障诊断的研究  1.2  水力机组状态监测与故障诊断的任务  1.3  水力机组状态监测与故障诊断的相关技术  1.4  国内外状态监测与故障诊断技术发展及应用状况    1.4.1  国外状态监测与故障诊断技术发展及应用状况    1.4.2  国内状态监测与故障诊断技术发展及应用状况第2章  状态监测常用传感器  2.1  传感器选用原则  2.2  电阻式传感器    2.2.1  变阻式传感器    2.2.2  应变式传感器    2.2.3  应用注意事项  2.3  电感式传感器    2.3.1  自感式传感器    2.3.2  互感式传感器    2.3.3  电涡流式传感器    2.3.4  应用注意事项  2.4  电容式传感器    2.4.1  工作原理和分类    2.4.2  测量电路    2.4.3  应用注意事项  2.5  磁电式传感器    2.5.1  磁电感应式传感器    2.5.2  霍尔式传感器  2.6  压电式传感器    2.6.1  工作原理    2.6.2  测量电路  2.7  光电式传感器    2.7.1  工作原理    2.7.2  应用注意事项  2.8  热电式传感器    2.8.1  接触式热电传感器    2.8.2  非接触式热电传感器    2.8.3  应用注意事项第3章  水力机组状态监测技术  3.1  稳定性监测    3.1.1  水力机组周定部件振动监测    3.1.2  导轴承及转子轴系状态监测    3.1.3  过流部件水力稳定性监测    3.1.4  键相监测  3.2  效率监测    3.2.1  流量监测    3.2.2  工作水头监测    3.2.3  发电机有功功率的测定    3.2.4  效率计算  3.3  空化空蚀监测    3.3.1  空蚀类型及产生的原因    3.3.2  空化空蚀监测方法  3.4  气隙与磁场强度监测    3.4.1  气隙监测    3.4.2  磁场强度监测  3.5  局部放电监测    3.5.1  局部放电类型及产生的原因    3.5.2  局部放电的表征参数    3.5.3  局部放电监测方法  3.6  轴电压监测    3.6.1  轴电压产生机理    3.6.2  轴电压监测方法  3.7  主要技术难点及研究方向    3.7.1  低频振动监测    3.7.2  水轮机关键部件应力与裂纹监测    3.7.3  水轮机过流部件泥沙磨损监测    3.7.4  发电机转子绕组温度监测第4章  状态监测信号的采集与特征提取  4.1  状态监测信号的采集    4.1.1  信号预处理    4.1.2  A/D转换    4.1.3  信号的截断及窗函数  4.2  状态监测信号的特征提取    4.2.1  时域分析    4.2.2  频域分析    4.2.3  信号的时频域分析    4.2.4  短时傅里叶变换    4.2.5  小波变换    4.2.6  Cohen族时频分布    4.2.7  经验模式分解  4.3  状态监测常用图谱    4.3.1  波德图    4.3.2  极坐标图    4.3.3  瀑布图    4.3.4  极联图    4.3.5  轴心位置图    4.3.6  轴心轨迹图第5章  水力机组故障机理分析  5.1  机组振动故障    5.1.1  机械振动    5.1.2  电磁振动    5.1.3  水力振动    5.1.4  振动分析及测振  5.2  水轮机空蚀与泥沙磨损破坏  5.3  发电机故障    5.3.1  发电机定子故障    5.3.2  发电机转子故障第6章  水力机组智能故障诊断模型  6.1  故障树法    6.1.1  故障树分析的基本理论    6.1.2  故障树生成和故障源搜寻    6.1.3  故障树的定性分析    6.1.4  故障树的定量分析    6.1.5  故障树重要度分析  6.2  专家系统    6.2.1  专家系统的基本理论    6.2.2  水力机组故障诊断专家系统  6.3  人工神经网络    6.3.1  人工神经网络的发展    6.3.2  BP算法及网络结构    6.3.3  BP神经网络模型    6.3.4  BP神经网络模型的局限性及优化策略  6.4  基于免疫系统的故障诊断    6.4.1  免疫系统的故障诊断概述    6.4.2  水力机组运行状态空间描述    6.4.3  故障诊断系统与人工免疫系统的映射关系    6.4.4  基于免疫应答机制的水轮发电机组典型故障故障诊断  6.5  贝叶斯网络    6.5.1  概述    6.5.2  贝叶斯网络的概率论基础  6.6  混合模型    6.6.1  遗传神经网络    6.6.2  粗糙集神经网络    6.6.3  故障树分析与智能模型的融合  6.7  应用举例    6.7.1  Zenuke矩-粗糙集-神经网络轴心轨迹模式识别模型    6.7.2  基于GA-BP的水力机组故障诊断专家系统附录  模拟轴心轨迹数据参考文献
作者介绍

序言

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