基于实时系统数据库的电厂设备故障诊断

论文摘要

目前电厂里的各种设备正变得越来越复杂,出现的各种设备故障也越来越多。为了进行有效的设备状态检修,及时发现设备故障,利用软件系统对电厂设备进行故障的自动诊断,就成为了一个重要课题。如果能利用软件系统对电厂设备的信号变化进行分析,对出现的信号异常情况进行自动检测和诊断,及时发现设备故障,就可以减轻电厂的检修和运行人员的工作压力,为他们提供有用的参考信息。这正是这篇论文产生的工程背景。本论文研究的主要目标,就是利用目前已经在电厂中广泛应用的实时系统数据库(RTDB),通过对信号数据进行分析,实现对电厂设备的故障诊断。论文讨论了电厂设备发生故障时不同的信号特性,并且从中找到他们的共同特点,这样就可以使用单一的方法对不同的故障进行分析。建立线性相关模型来描述电厂设备信号之间的关系,用经过预处理的历史数据进行线性回归,计算线性相关模型的参数和信号特征值。通过分析线性相关模型的推测值和实测值的偏差,实现对设备状态进行故障诊断的目的。论文中介绍了实时数据库和状态检修的概念;讨论了相关信号的概念,以及如何利用散布图和相关系数对信号进行相关性分析;讨论了数据采集和预处理过程中需要解决的问题;讨论了利用最小二乘法计算回归模型参数的方法;讨论了利用多个模型进行交叉定位来确定故障具体位置的方法。论文还讨论了基于实时数据库的故障诊断系统的软件架构。最后,论文还用线性相关模型的分析方法对电厂的实际生产数据进行分析,显示了该方法良好的故障诊断能力。本文所讨论的有关电厂设备的故障诊断方法,在电厂的实际生产过程中有着很大的现实意义。有了强大完善的实时数据库和准确的相关模型,计算机系统可以对庞大数据进行检测、筛选,对存在的异常情况发出报警,达到可以减轻运行和检修人员的工作负担、保证设备安全、提高生产效率的目的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 论文背景与问题的提出
• 1.2 故障诊断系统的发展现状
• 1.3 本文的研究目标与实际意义
• 1.4 本论文的内容安排
• 1.5 论文涉及的软件
• 1.6 小结
• 第2章 电厂设备的相关信号与采集处理
• 2.1 电厂设备及其过程信号
• 2.2 电厂设备的故障信号
• 2.3 相关信号的选择
• 2.4 信号的相关性分析
• 2.5 数据的采集和预处理
• 2.6 小结
• 第3章 模型的建立与数据分析
• 3.1 线形相关模型与模型参数
• 3.2 线性回归与参数计算
• 3.3 用模型进行分析
• 3.4 冗余信号的分析
• 3.5 利用多个模型进行故障的交叉定位
• 3.6 规则集
• 3.7 相关模型的局限性
• 3.8 小结
• 第4章 故障诊断系统的架构
• 4.1 故障诊断系统的用途
• 4.2 故障诊断系统的组成
• 4.3 故障分析系统的实施
• 4.4 故障分析系统的特点
• 4.5 小结
• 第5章 应用实例分析
• 5.1 磨煤机的信号分析
• 5.2 炉膛压力的信号分析
• 5.3 小结
• 第6章 结束语
• 参考文献
• 致谢