发电设备智能故障诊断技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张浩，彭道刚，夏飞，钱玉良，徐春梅 著

图书标签:

• 发电设备
• 智能诊断
• 故障诊断
• 电力系统
• 人工智能
• 机器学习
• 数据分析
• 状态监测
• 可靠性
• 预防性维护

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512355385

版次：1

商品编码：11464869

包装：平装

开本：大16开

出版时间：2014-05-01

页数：192

编辑推荐

发电设备智能故障诊断技术为近两年的研究热点，本书使用范围较广。

内容简介

《发电设备智能故障诊断技术》属于近几年科研项目的研究成果总结，主要内容包括发电设备故障数据预处理与特征提取、汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术、基于神经网络的发电设备智能故障诊断、主元分析与神经网络集成的发电设备故障诊断、基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断技术、发电设备智能故障诊断应用研究等。

作者简介

张浩，教授、博士生导师。上海市领军人才、优秀学科带头人、曙光优秀学者，国务院政府特殊津贴获得者。现任上海电力学院副校长，主要从事电力自动化与信息化技术、智能电网与新能源发电技术等领域的研究工作。主持完成包括国家863计划重点项目子课题、科技部国际合作计划、教育部科学技术研究重点项目、上海市优秀学科带头人计划、上海市曙光及曙光跟踪计划、上海市科技攻关计划、上海市高校高水平特色发展项目等科研项目20多项。获国家科技进步二等奖、教育部科技进步奖一等奖和二等奖、上海市技术发明奖一等奖、科技进步奖二等奖和三等奖等奖励10多项。公开发表学术论文200多篇，其中有80多篇被SCI、EI、ISTP收录。出版著作10余本，取得专利与著作权10多项。

目录

前言

l 概述

1．1 发电设备智能故障诊断的意义

1．2 国内外发展研究现状分析

2 发电设备故障数据预处理与特征提取

2．1 数据预处理与特征提取方法

2．2 嵌入式数据预处理与特征提取平台

2．3 基于FFT变换的发电设备数据预处理

2．4 基于小波变换的发电设备故障特征提取

3 汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术

3．1 轴心轨迹自动识别框架设计

3．2 基于一种粒子群模型的轴心轨迹提纯

3．3 基于不变矩的轴心轨迹特征提取

3．4 基于BP神经网络的特征识别

3．5 仿真实例研究

4 基于神经网络的发电设备智能故障诊断

4．1 神经网络的概述

4．2 基于BP神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．3 基于RBF神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．4 基于CPN神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．5 基于概率神经网络(PNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．6 基于小波神经网络(WNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．7 基于模糊神经网络(FNN)汽轮发电机组故障诊断

5 主元分析与神经网络集成的发电设备智能故障诊断

5．1 集成诊断系统框架

5．2 基于主元分析的特征向量降维

5．3 GA-PSO-RBF神经网络

5．4 仿真测试研究

6 基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断

6．1 信息融合的概述

6．2 基于D-S证据理论的汽轮机故障诊断

6．3 基于BP-RBF和D-S证据理论的汽轮机集成故障诊断

6．4 基于PNN-RBF和证据理论的集成故障诊断

6．5 基于WNN-PNN和证据理论的集成故障诊断

6．6 基于灰色理论-PNN的汽轮发电机组集成故障诊断

6．7 基于模糊集-BP和D-S证据理论凝汽器集成故障诊断

6．8 基于BP-CPN和D-S证据理论的凝汽器集成故障诊断

7 发电设备智能故障诊断系统应用研究

7．1 基于嵌入式ARM的远程数据采集系统

7．2 基于LabVIEW的汽轮发电机组振动运行监测与故障诊断系统

7．3 发电设备远程状态监测与智能故障诊断系统

参考文献

前言/序言

《电力系统运行可靠性评估与提升策略》 本书聚焦于电力系统这一复杂巨系统的核心议题——运行可靠性，深入剖析影响其稳定性的多重因素，并系统性地提出了一系列切实可行的评估方法与优化提升策略。在当前全球能源转型加速、电网结构日益复杂、极端天气事件频发的大背景下，确保电力系统的安全可靠运行，已成为保障社会经济发展和人民生活安宁的基石。本书的出版，旨在为电力行业的专业技术人员、研究学者以及相关决策者提供一套全面、深入的理论指导和实践参考，以期共同应对电力系统运行中日益严峻的挑战。 第一部分：电力系统运行可靠性的理论基础与评估框架 本部分将首先构建一个扎实的理论框架，为理解电力系统运行可靠性奠定基础。我们将从可靠性的基本概念出发，阐述其在电力系统工程中的独特内涵和重要性。这包括对系统级可靠性、设备级可靠性、以及运行状态可靠性等不同层面的辨析。 第一章：电力系统可靠性概述 可靠性的基本定义、度量指标（如可用度、平均故障间隔时间MTBF、平均修复时间MTTR等）及其在电力系统中的应用。 电力系统可靠性在国家能源安全、经济运行和社会发展中的战略地位。 影响电力系统可靠性的主要内外部因素分析：设备老化、自然灾害、人为失误、电网拓扑变化、负荷波动、新能源接入等。 可靠性在电力系统规划、设计、运行和维护全生命周期中的意义。 第二章：电力系统可靠性评估方法 统计分析方法： 详细介绍基于历史运行数据和故障记录的可靠性统计分析技术，包括故障率、修复率的计算，可靠度函数的推导等。重点讲解如何处理缺失数据和异常数据。 故障树分析（FTA）： 深入阐述FTA的原理、建模过程、基本事件和最小割集、最小通路集的确定，以及如何应用于识别系统脆弱环节和潜在故障模式。 事件树分析（ETA）： 讲解ETA在评估事故后果和系统响应方面的应用，分析不同安全措施对事故发展路径的影响。 马尔可夫模型： 介绍马尔可夫链在描述系统状态转移和可靠性分析中的应用，特别是在涉及多状态设备和复杂故障模式的系统建模。 蒙特卡洛模拟： 探讨蒙特卡洛模拟方法在处理非线性、非平稳和高度不确定性系统可靠性评估中的优势，以及随机数生成、抽样策略等关键技术。 混合可靠性建模方法： 结合不同方法的优势，提出将统计分析、逻辑建模（FTA/ETA）和概率模拟相结合的混合方法，以应对复杂电力系统的可靠性评估需求。 第三章：电力系统运行可靠性关键影响因素深度解析 设备可靠性： 输电线路、变压器、断路器、发电机组等关键设备的故障机理、寿命模型、退化特性以及影响其可靠性的环境和运行因素。 电网结构与互联： 电网拓扑对故障传播、负荷分配和系统恢复能力的影响；直流输电、柔性交流输电系统（FACTS）等新型技术对电网稳定性和可靠性的作用。 负荷特性与预测： 负荷的波动性、季节性、突发性对系统稳定性的挑战；负荷预测的精度与可靠性评估的关系。 调度与运行策略： 实时调度、运行方式优化、事故预案等对系统可靠性的影响。 外部环境因素： 极端天气（雷暴、冰雪、大风、高温）、自然灾害（地震、洪水）对电力设施的冲击与破坏。 第二部分：电力系统运行可靠性提升策略与实践 在掌握了可靠性评估方法之后，本部分将重点转向如何有针对性地提升电力系统的运行可靠性。我们将从设备管理、电网建设、运行优化、技术创新和应急响应等多个维度，提出系统性的解决方案。 第四章：设备全生命周期可靠性管理 设备选型与设计： 基于可靠性要求的设备选型原则、设计裕度与冗余配置。 安装与调试： 规范化安装工艺、严格的调试规程对设备初始可靠性的保障。 运行与监测： 在线监测技术（如局部放电监测、温度监测、振动监测）、状态监测与评估（Condition Monitoring and Diagnostics, CMD）在预防性维护中的应用。 维护与检修： 计划性维护、预防性维护、状态维修（Condition-Based Maintenance, CBM）策略的制定与实施。 退役与更新： 基于可靠性评估的设备更新换代决策，以及退役设备的环保处理。 第五章：电网结构优化与智能化升级 网架结构优化： 提高电网的互联性、灵活性和抗毁性，减少单点故障的影响。 增强电网韧性： 引入分布式发电、微电网、储能系统等，构建多层次、多主体的供电体系。 智能化电网建设（Smart Grid）： 智能量测体系（AMI）： 实时数据采集、分析与应用，提升对负荷和电网状态的感知能力。 自动化与信息化： 自动化变电站、线路自动化、智能配电网等技术，实现故障的快速定位、隔离和恢复。 信息通信技术（ICT）的应用： 构建可靠的信息通信平台，支撑智能电网的运行与管理。 大数据与人工智能： 应用大数据分析和人工智能技术，提升电网的预测、决策和控制能力，如负荷预测、故障预警、优化调度等。 第六章：运行策略优化与风险控制 运行方式优化： 制定科学合理的日、周、月运行计划，平衡经济性与可靠性。 事故预想与预案： 针对不同事故场景，制定详细的应急处置预案，并定期演练。 风险评估与管理： 识别系统中的潜在风险，量化风险等级，并采取有效的规避和控制措施。 协同运行与调度： 加强区域电网间的协调配合，提升整体运行可靠性。 新能源接入对运行策略的影响： 如何安全、可靠地接纳和管理波动性强的可再生能源。 第七章：先进技术在可靠性提升中的应用 高可靠性设备与材料： 新型绝缘材料、高强度导线、耐候性材料等在提升设备寿命和抗干扰能力方面的应用。 先进监控与诊断技术： 无人机巡检、雷达监测、红外热成像、声学监测等技术在设备状态监测中的应用。 故障诊断与隔离系统（FDIR）： 自动化、智能化的故障检测、定位、隔离和系统恢复技术。 电网仿真与数字孪生： 利用仿真技术对电网运行进行模拟和验证，构建数字孪生体，实现对电网状态的实时监测和预测性维护。 第八章：电力系统可靠性提升的案例研究与未来展望 国内外典型电力系统可靠性提升案例分析： 选取具有代表性的国家或地区，分析其在可靠性提升方面的成功经验和遇到的挑战。 新兴技术与未来发展趋势： 探讨人工智能、区块链、5G等前沿技术在提升电力系统可靠性方面的潜在应用。 面向“双碳”目标下的可靠性挑战与对策： 在高比例新能源接入的背景下，如何构建更加安全可靠的电力系统。 标准化与政策法规： 可靠性相关的标准体系建设和政策引导对行业发展的重要性。 本书的编写力求理论与实践相结合，内容严谨，论述清晰，希望能为电力系统运行可靠性研究与实践提供有益的参考，共同推动电力事业的安全、稳定、可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

我一直对能源领域的创新技术抱有浓厚的兴趣，尤其是在保障电力供应稳定性方面。发电设备作为整个电力系统的“心脏”，其稳定运行的重要性不言而喻。这本书的标题——《发电设备智能故障诊断技术》——立刻引起了我的好奇。我猜测这本书很可能是一本集理论与实践于一体的专业著作，它或许会从发电设备的基本工作原理入手，然后逐步深入到各种可能出现的故障现象，并着重介绍如何运用现代化的智能诊断技术来应对这些挑战。我期望书中能够详细阐述各种传感技术，比如温度传感器、振动传感器、压力传感器等，它们是如何被集成到发电设备中，从而收集关键运行数据的。同时，我也对书中会如何讲解数据采集、预处理以及特征提取的过程充满期待。更吸引我的是“智能”二字，我非常想知道书中会介绍哪些先进的人工智能算法，例如支持向量机、神经网络、决策树等等，以及它们是如何被应用于故障的模式识别和诊断的。我希望能看到具体的算法原理讲解，以及它们在发电设备故障诊断中的优势和局限性。如果书中还能包含一些实际的案例分析，比如某个电厂如何通过智能诊断技术提前发现并修复了某个关键部件的潜在问题，从而避免了巨额的经济损失和长时间的停电，那就更完美了。这本书的出现，无疑为我了解这一前沿技术提供了一个绝佳的窗口。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题时，脑海中立刻浮现出那些耸立在厂房里的巨大机械，它们是能量的源泉，但同时也可能隐藏着各种“病灶”。《发电设备智能故障诊断技术》这个书名，让我觉得它一定能够解答我的一些疑惑。我猜这本书的重点在于“智能”二字，它可能不是简单地罗列一些传统的故障排除方法，而是会引入大量先进的技术。我非常期待书中能够详细讲解如何利用数据分析和人工智能来“窥探”发电设备的内部状态。比如说，它会不会介绍如何通过监测设备的振动、温度、压力等参数，然后运用算法来识别出那些预示着未来故障的细微异常？我希望书中能有对各种传感器技术和数据采集方式的介绍，以及如何将这些海量数据转化为有用的信息。更进一步，我期待书中能深入探讨各种机器学习模型，例如深度学习，它们是如何被训练来识别不同的故障模式，并预测故障发生的概率和时间。如果书中还能提供一些实际应用的案例，比如某个大型发电厂如何通过引入这套“智能诊断系统”，成功地避免了一次可能导致大面积停电的事故，或者降低了大量的维修成本，那将是对这本书价值的最好证明。我希望它能提供一种全新的、更科学、更高效的视角来看待发电设备的维护和管理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，深邃的蓝色背景搭配上抽象的电路图纹理，给人一种科技感和专业感。我一直对电力系统特别是其运行中的一些“幕后英雄”——发电设备——很感兴趣，但又苦于没有系统性的知识。当我看到这本书的标题时，立刻就被“智能故障诊断”这个概念打动了。我猜想这本书应该会深入探讨如何利用先进的传感技术、大数据分析以及人工智能算法来预测和诊断发电设备可能出现的各种故障。我设想书中会详细介绍各种典型的发电设备，比如燃气轮机、蒸汽轮机、水轮发电机等等，以及它们各自可能发生的独特故障模式。比如，涡轮叶片上的裂纹、轴承的磨损、绝缘材料的老化等等，这些我都能想象得到。更重要的是，“智能”二字让我对书中可能包含的机器学习、深度学习模型应用充满了期待。我希望能读到关于如何提取故障特征、训练模型、甚至是如何实现实时监测和预警的具体方法论，而不是泛泛而谈。我特别想知道，书中是否会涉及一些实际的案例研究，比如某个大型发电厂是如何成功利用智能诊断技术避免了一次重大停电事故，或者某个设备制造商是如何通过引入智能诊断系统来提升产品可靠性的。这种贴近实际应用的描述，会让这本书的价值更加凸显。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些切实可行的技术指导，让读者能够真正理解并掌握这项技术。

评分☆☆☆☆☆

我一直对能够保障社会运行的基石性技术充满好奇，而发电设备无疑是其中至关重要的一环。这本书的标题——《发电设备智能故障诊断技术》——立刻吸引了我。我猜测这本书很可能会详细剖析发电设备在长期运行过程中可能遇到的各种疑难杂症，并重点介绍如何运用新兴的“智能”技术来解决这些难题。我期望书中能够涵盖不同类型发电设备的结构特点以及它们各自潜在的故障隐患，比如燃气轮机的高温部件磨损、水轮机的空蚀现象、或是风力发电机组的叶片疲劳等等。更让我感兴趣的是“智能”二字，我非常好奇书中会介绍哪些前沿的诊断技术，例如如何利用各种传感器收集海量的运行数据，并运用机器学习、人工智能算法来分析这些数据，从而实现对故障的早期预警和精准定位。我希望书中能够提供一些具体的算法模型介绍，以及它们在实际应用中的效果展示。如果书中能够包含一些真实的发电设备故障案例，并详细描述智能诊断技术是如何介入并解决问题的，那就更好了，这能让我更直观地理解这项技术的重要性。这本书听起来就像是一份详细的“设备健康手册”，能够帮助我们更科学、更有效地维护这些庞大的机器。

评分☆☆☆☆☆

读了这本书的题目，我立刻就联想到了许多关于电力系统安全运行的场景。发电设备，比如那些庞大而复杂的涡轮机和发电机，一旦出现故障，那后果不堪设想。我猜这本书应该会非常深入地探讨如何利用“智能”的方式来解决这些问题。我非常好奇书中会详细介绍哪些类型发电设备的故障诊断，是涵盖了火电、水电、核电，还是风电、太阳能这些新能源发电设备？每种设备都有其独特的结构和工作特点，对应的故障也千差万别。我希望书中能对这些进行详细的分类和介绍。更重要的是，“智能”这个词让我充满了期待，我希望书中能具体介绍一些目前最先进的故障诊断方法，比如利用大数据分析来找出那些肉眼难以察觉的异常模式，或者利用机器学习算法来建立预测模型，在故障发生前就发出预警。我特别想知道，书中会不会介绍一些具体的应用案例，比如某个实际运行的电厂，是如何通过实施智能故障诊断技术，从而提高了设备的可用性和可靠性，减少了维修成本和停机时间。我也期待书中能对一些典型的故障类型，比如轴承损坏、线圈绝缘失效、冷却系统异常等等，给出详细的诊断思路和方法，并结合智能技术给出最优的解决方案。这本书听起来就像是一本“发电设备的健康管家”，能帮助我们提前发现并解决问题。