一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法

    公开(公告)号:CN109670400A

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201811349527.X

    申请日:2018-11-13

    IPC分类号: G06K9/00 G01R31/34 G01M7/02

    摘要: 本发明公开了一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法。该方法包括:S1:获取工作在各个不同水头的水电机组正常开机过程的健康样本,健康样本包括工况参数数据及N类稳定性参数数据;S2:划分水电机组工作的水头区间,并按照各水头区间整理各水头区间内的水电机组正常开机过程的健康样本;S3:提取各水头区间内的健康样本,绘制各水头区间内每类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域;S4:对待评价水电机组开机过程进行实时监测,计算待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标。本发明能有效地监测水电机组开机过程,对机组开机过程稳定性状态程度进行量化评价,从而保障机组稳定运行,对水电机组开机过程的稳定运行提供指导建议。

    一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法

    公开(公告)号:CN109670400B

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN201811349527.X

    申请日:2018-11-13

    IPC分类号: G06K9/00 G01R31/34 G01M7/02

    摘要: 本发明公开了一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法。该方法包括:S1:获取工作在各个不同水头的水电机组正常开机过程的健康样本,健康样本包括工况参数数据及N类稳定性参数数据;S2:划分水电机组工作的水头区间,并按照各水头区间整理各水头区间内的水电机组正常开机过程的健康样本;S3:提取各水头区间内的健康样本,绘制各水头区间内每类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域;S4:对待评价水电机组开机过程进行实时监测,计算待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标。本发明能有效地监测水电机组开机过程,对机组开机过程稳定性状态程度进行量化评价,从而保障机组稳定运行,对水电机组开机过程的稳定运行提供指导建议。

    一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法

    公开(公告)号:CN110297479B

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN201910396050.9

    申请日:2019-05-13

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法。该方法包括:获取机组开机过程低、中、高转速下稳定性数据;分别对低、中、高转速下机组数据进行预处理;分别将低、中、高转速下机组数据划分为相应转速下卷积神经网络的训练集和测试集;分别使用低、中、高转速下机组数据绘制机组轴心轨迹图,并将轴心轨迹图像转换为灰度图,将其余待融合信息对照轴心轨迹灰度图形成矩阵;使用低、中、高转速下机组数据分别建立卷积神经网络;使用低、中、高转速下机组数据分别训练对应卷积神经网络;使用训练完成的三个网络分别进行机组故障诊断,并将诊断结果融合以形成最终结论。本发明能够有效提高水电机组故障诊断的准确性。

    一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法

    公开(公告)号:CN110297479A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910396050.9

    申请日:2019-05-13

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法。该方法包括:获取机组开机过程低、中、高转速下稳定性数据;分别对低、中、高转速下机组数据进行预处理;分别将低、中、高转速下机组数据划分为相应转速下卷积神经网络的训练集和测试集;分别使用低、中、高转速下机组数据绘制机组轴心轨迹图,并将轴心轨迹图像转换为灰度图,将其余待融合信息对照轴心轨迹灰度图形成矩阵;使用低、中、高转速下机组数据分别建立卷积神经网络;使用低、中、高转速下机组数据分别训练对应卷积神经网络;使用训练完成的三个网络分别进行机组故障诊断,并将诊断结果融合以形成最终结论。本发明能够有效提高水电机组故障诊断的准确性。