电厂风机故障诊断与预警研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第12页 |
| 1.2 风机故障诊断与预警 | 第12-14页 |
| 1.3 风机故障诊断与预警国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 基于故障特征值的故障预警 | 第15页 |
| 1.3.2 基于概率模型的故障预警 | 第15-16页 |
| 1.3.3 基于大数据状态预测的故障预警 | 第16-17页 |
| 1.4 存在的问题及本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 2 电厂风机系统介绍及常见故障 | 第19-23页 |
| 2.1 电厂风机系统介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 电厂风机常见故障 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于密度峰聚类MSET算法的风机预警流程 | 第23-40页 |
| 3.1 多元状态估计技术简介 | 第23-26页 |
| 3.2 基于密度峰聚类的历史矩阵构造 | 第26-28页 |
| 3.3 数据预处理 | 第28-36页 |
| 3.3.1 数据带的概念 | 第28页 |
| 3.3.2 数据带的构建 | 第28-36页 |
| 3.3.3 数据标准化处理 | 第36页 |
| 3.4 滑动窗口统计法和阈值设定 | 第36-38页 |
| 3.5 模型故障预警流程 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于密度峰聚类MSET算法的风机模型故障预警 | 第40-53页 |
| 4.1 风机建模参数选取 | 第40-41页 |
| 4.1.1 建模参数选取原则 | 第40-41页 |
| 4.1.2 风机建模参数 | 第41页 |
| 4.2 模型记忆矩阵构建 | 第41-43页 |
| 4.3 模型有效性验证 | 第43-49页 |
| 4.4 故障预警阈值设置 | 第49-50页 |
| 4.5 一次风机故障预警实例 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 5 电厂轴流式风机失速预警研究 | 第53-59页 |
| 5.1 轴流式风机失速参数特征 | 第53-54页 |
| 5.1.1 失速时风机参数变化 | 第53页 |
| 5.1.2 动叶开度与流量的关系 | 第53-54页 |
| 5.2 风机失速预警逻辑 | 第54-56页 |
| 5.3 风机失速预警验证 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 全文总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
