發電設備智能故障診斷技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張浩，彭道剛，夏飛，錢玉良，徐春梅 著

圖書標籤:

• 發電設備
• 智能診斷
• 故障診斷
• 電力係統
• 人工智能
• 機器學習
• 數據分析
• 狀態監測
• 可靠性
• 預防性維護

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787512355385

版次：1

商品編碼：11464869

包裝：平裝

開本：大16開

齣版時間：2014-05-01

頁數：192

編輯推薦

發電設備智能故障診斷技術為近兩年的研究熱點，本書使用範圍較廣。

內容簡介

《發電設備智能故障診斷技術》屬於近幾年科研項目的研究成果總結，主要內容包括發電設備故障數據預處理與特徵提取、汽輪發電機組軸心軌跡自動識彆技術、基於神經網絡的發電設備智能故障診斷、主元分析與神經網絡集成的發電設備故障診斷、基於信息融閤的發電設備智能集成故障診斷技術、發電設備智能故障診斷應用研究等。

作者簡介

張浩，教授、博士生導師。上海市領軍人纔、優秀學科帶頭人、曙光優秀學者，國務院政府特殊津貼獲得者。現任上海電力學院副校長，主要從事電力自動化與信息化技術、智能電網與新能源發電技術等領域的研究工作。主持完成包括國傢863計劃重點項目子課題、科技部國際閤作計劃、教育部科學技術研究重點項目、上海市優秀學科帶頭人計劃、上海市曙光及曙光跟蹤計劃、上海市科技攻關計劃、上海市高校高水平特色發展項目等科研項目20多項。獲國傢科技進步二等奬、教育部科技進步奬一等奬和二等奬、上海市技術發明奬一等奬、科技進步奬二等奬和三等奬等奬勵10多項。公開發錶學術論文200多篇，其中有80多篇被SCI、EI、ISTP收錄。齣版著作10餘本，取得專利與著作權10多項。

目錄

前言

l 概述

1．1 發電設備智能故障診斷的意義

1．2 國內外發展研究現狀分析

2 發電設備故障數據預處理與特徵提取

2．1 數據預處理與特徵提取方法

2．2 嵌入式數據預處理與特徵提取平颱

2．3 基於FFT變換的發電設備數據預處理

2．4 基於小波變換的發電設備故障特徵提取

3 汽輪發電機組軸心軌跡自動識彆技術

3．1 軸心軌跡自動識彆框架設計

3．2 基於一種粒子群模型的軸心軌跡提純

3．3 基於不變矩的軸心軌跡特徵提取

3．4 基於BP神經網絡的特徵識彆

3．5 仿真實例研究

4 基於神經網絡的發電設備智能故障診斷

4．1 神經網絡的概述

4．2 基於BP神經網絡的汽輪發電機組故障診斷

4．3 基於RBF神經網絡的汽輪發電機組故障診斷

4．4 基於CPN神經網絡的汽輪發電機組故障診斷

4．5 基於概率神經網絡(PNN)的汽輪發電機組故障診斷

4．6 基於小波神經網絡(WNN)的汽輪發電機組故障診斷

4．7 基於模糊神經網絡(FNN)汽輪發電機組故障診斷

5 主元分析與神經網絡集成的發電設備智能故障診斷

5．1 集成診斷係統框架

5．2 基於主元分析的特徵嚮量降維

5．3 GA-PSO-RBF神經網絡

5．4 仿真測試研究

6 基於信息融閤的發電設備智能集成故障診斷

6．1 信息融閤的概述

6．2 基於D-S證據理論的汽輪機故障診斷

6．3 基於BP-RBF和D-S證據理論的汽輪機集成故障診斷

6．4 基於PNN-RBF和證據理論的集成故障診斷

6．5 基於WNN-PNN和證據理論的集成故障診斷

6．6 基於灰色理論-PNN的汽輪發電機組集成故障診斷

6．7 基於模糊集-BP和D-S證據理論凝汽器集成故障診斷

6．8 基於BP-CPN和D-S證據理論的凝汽器集成故障診斷

7 發電設備智能故障診斷係統應用研究

7．1 基於嵌入式ARM的遠程數據采集係統

7．2 基於LabVIEW的汽輪發電機組振動運行監測與故障診斷係統

7．3 發電設備遠程狀態監測與智能故障診斷係統

參考文獻

前言/序言

《電力係統運行可靠性評估與提升策略》 本書聚焦於電力係統這一復雜巨係統的核心議題——運行可靠性，深入剖析影響其穩定性的多重因素，並係統性地提齣瞭一係列切實可行的評估方法與優化提升策略。在當前全球能源轉型加速、電網結構日益復雜、極端天氣事件頻發的大背景下，確保電力係統的安全可靠運行，已成為保障社會經濟發展和人民生活安寜的基石。本書的齣版，旨在為電力行業的專業技術人員、研究學者以及相關決策者提供一套全麵、深入的理論指導和實踐參考，以期共同應對電力係統運行中日益嚴峻的挑戰。 第一部分：電力係統運行可靠性的理論基礎與評估框架 本部分將首先構建一個紮實的理論框架，為理解電力係統運行可靠性奠定基礎。我們將從可靠性的基本概念齣發，闡述其在電力係統工程中的獨特內涵和重要性。這包括對係統級可靠性、設備級可靠性、以及運行狀態可靠性等不同層麵的辨析。 第一章：電力係統可靠性概述 可靠性的基本定義、度量指標（如可用度、平均故障間隔時間MTBF、平均修復時間MTTR等）及其在電力係統中的應用。 電力係統可靠性在國傢能源安全、經濟運行和社會發展中的戰略地位。 影響電力係統可靠性的主要內外部因素分析：設備老化、自然災害、人為失誤、電網拓撲變化、負荷波動、新能源接入等。 可靠性在電力係統規劃、設計、運行和維護全生命周期中的意義。 第二章：電力係統可靠性評估方法 統計分析方法： 詳細介紹基於曆史運行數據和故障記錄的可靠性統計分析技術，包括故障率、修復率的計算，可靠度函數的推導等。重點講解如何處理缺失數據和異常數據。 故障樹分析（FTA）： 深入闡述FTA的原理、建模過程、基本事件和最小割集、最小通路集的確定，以及如何應用於識彆係統脆弱環節和潛在故障模式。 事件樹分析（ETA）： 講解ETA在評估事故後果和係統響應方麵的應用，分析不同安全措施對事故發展路徑的影響。 馬爾可夫模型： 介紹馬爾可夫鏈在描述係統狀態轉移和可靠性分析中的應用，特彆是在涉及多狀態設備和復雜故障模式的係統建模。 濛特卡洛模擬： 探討濛特卡洛模擬方法在處理非綫性、非平穩和高度不確定性係統可靠性評估中的優勢，以及隨機數生成、抽樣策略等關鍵技術。 混閤可靠性建模方法： 結閤不同方法的優勢，提齣將統計分析、邏輯建模（FTA/ETA）和概率模擬相結閤的混閤方法，以應對復雜電力係統的可靠性評估需求。 第三章：電力係統運行可靠性關鍵影響因素深度解析 設備可靠性： 輸電綫路、變壓器、斷路器、發電機組等關鍵設備的故障機理、壽命模型、退化特性以及影響其可靠性的環境和運行因素。 電網結構與互聯： 電網拓撲對故障傳播、負荷分配和係統恢復能力的影響；直流輸電、柔性交流輸電係統（FACTS）等新型技術對電網穩定性和可靠性的作用。 負荷特性與預測： 負荷的波動性、季節性、突發性對係統穩定性的挑戰；負荷預測的精度與可靠性評估的關係。 調度與運行策略： 實時調度、運行方式優化、事故預案等對係統可靠性的影響。 外部環境因素： 極端天氣（雷暴、冰雪、大風、高溫）、自然災害（地震、洪水）對電力設施的衝擊與破壞。 第二部分：電力係統運行可靠性提升策略與實踐 在掌握瞭可靠性評估方法之後，本部分將重點轉嚮如何有針對性地提升電力係統的運行可靠性。我們將從設備管理、電網建設、運行優化、技術創新和應急響應等多個維度，提齣係統性的解決方案。 第四章：設備全生命周期可靠性管理 設備選型與設計： 基於可靠性要求的設備選型原則、設計裕度與冗餘配置。 安裝與調試： 規範化安裝工藝、嚴格的調試規程對設備初始可靠性的保障。 運行與監測： 在綫監測技術（如局部放電監測、溫度監測、振動監測）、狀態監測與評估（Condition Monitoring and Diagnostics, CMD）在預防性維護中的應用。 維護與檢修： 計劃性維護、預防性維護、狀態維修（Condition-Based Maintenance, CBM）策略的製定與實施。 退役與更新： 基於可靠性評估的設備更新換代決策，以及退役設備的環保處理。 第五章：電網結構優化與智能化升級 網架結構優化： 提高電網的互聯性、靈活性和抗毀性，減少單點故障的影響。 增強電網韌性： 引入分布式發電、微電網、儲能係統等，構建多層次、多主體的供電體係。 智能化電網建設（Smart Grid）： 智能量測體係（AMI）： 實時數據采集、分析與應用，提升對負荷和電網狀態的感知能力。 自動化與信息化： 自動化變電站、綫路自動化、智能配電網等技術，實現故障的快速定位、隔離和恢復。 信息通信技術（ICT）的應用： 構建可靠的信息通信平颱，支撐智能電網的運行與管理。 大數據與人工智能： 應用大數據分析和人工智能技術，提升電網的預測、決策和控製能力，如負荷預測、故障預警、優化調度等。 第六章：運行策略優化與風險控製 運行方式優化： 製定科學閤理的日、周、月運行計劃，平衡經濟性與可靠性。 事故預想與預案： 針對不同事故場景，製定詳細的應急處置預案，並定期演練。 風險評估與管理： 識彆係統中的潛在風險，量化風險等級，並采取有效的規避和控製措施。 協同運行與調度： 加強區域電網間的協調配閤，提升整體運行可靠性。 新能源接入對運行策略的影響： 如何安全、可靠地接納和管理波動性強的可再生能源。 第七章：先進技術在可靠性提升中的應用 高可靠性設備與材料： 新型絕緣材料、高強度導綫、耐候性材料等在提升設備壽命和抗乾擾能力方麵的應用。 先進監控與診斷技術： 無人機巡檢、雷達監測、紅外熱成像、聲學監測等技術在設備狀態監測中的應用。 故障診斷與隔離係統（FDIR）： 自動化、智能化的故障檢測、定位、隔離和係統恢復技術。 電網仿真與數字孿生： 利用仿真技術對電網運行進行模擬和驗證，構建數字孿生體，實現對電網狀態的實時監測和預測性維護。 第八章：電力係統可靠性提升的案例研究與未來展望 國內外典型電力係統可靠性提升案例分析： 選取具有代錶性的國傢或地區，分析其在可靠性提升方麵的成功經驗和遇到的挑戰。 新興技術與未來發展趨勢： 探討人工智能、區塊鏈、5G等前沿技術在提升電力係統可靠性方麵的潛在應用。 麵嚮“雙碳”目標下的可靠性挑戰與對策： 在高比例新能源接入的背景下，如何構建更加安全可靠的電力係統。 標準化與政策法規： 可靠性相關的標準體係建設和政策引導對行業發展的重要性。 本書的編寫力求理論與實踐相結閤，內容嚴謹，論述清晰，希望能為電力係統運行可靠性研究與實踐提供有益的參考，共同推動電力事業的安全、穩定、可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺吸引人的，深邃的藍色背景搭配上抽象的電路圖紋理，給人一種科技感和專業感。我一直對電力係統特彆是其運行中的一些“幕後英雄”——發電設備——很感興趣，但又苦於沒有係統性的知識。當我看到這本書的標題時，立刻就被“智能故障診斷”這個概念打動瞭。我猜想這本書應該會深入探討如何利用先進的傳感技術、大數據分析以及人工智能算法來預測和診斷發電設備可能齣現的各種故障。我設想書中會詳細介紹各種典型的發電設備，比如燃氣輪機、蒸汽輪機、水輪發電機等等，以及它們各自可能發生的獨特故障模式。比如，渦輪葉片上的裂紋、軸承的磨損、絕緣材料的老化等等，這些我都能想象得到。更重要的是，“智能”二字讓我對書中可能包含的機器學習、深度學習模型應用充滿瞭期待。我希望能讀到關於如何提取故障特徵、訓練模型、甚至是如何實現實時監測和預警的具體方法論，而不是泛泛而談。我特彆想知道，書中是否會涉及一些實際的案例研究，比如某個大型發電廠是如何成功利用智能診斷技術避免瞭一次重大停電事故，或者某個設備製造商是如何通過引入智能診斷係統來提升産品可靠性的。這種貼近實際應用的描述，會讓這本書的價值更加凸顯。我希望它不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些切實可行的技術指導，讓讀者能夠真正理解並掌握這項技術。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題時，腦海中立刻浮現齣那些聳立在廠房裏的巨大機械，它們是能量的源泉，但同時也可能隱藏著各種“病竈”。《發電設備智能故障診斷技術》這個書名，讓我覺得它一定能夠解答我的一些疑惑。我猜這本書的重點在於“智能”二字，它可能不是簡單地羅列一些傳統的故障排除方法，而是會引入大量先進的技術。我非常期待書中能夠詳細講解如何利用數據分析和人工智能來“窺探”發電設備的內部狀態。比如說，它會不會介紹如何通過監測設備的振動、溫度、壓力等參數，然後運用算法來識彆齣那些預示著未來故障的細微異常？我希望書中能有對各種傳感器技術和數據采集方式的介紹，以及如何將這些海量數據轉化為有用的信息。更進一步，我期待書中能深入探討各種機器學習模型，例如深度學習，它們是如何被訓練來識彆不同的故障模式，並預測故障發生的概率和時間。如果書中還能提供一些實際應用的案例，比如某個大型發電廠如何通過引入這套“智能診斷係統”，成功地避免瞭一次可能導緻大麵積停電的事故，或者降低瞭大量的維修成本，那將是對這本書價值的最好證明。我希望它能提供一種全新的、更科學、更高效的視角來看待發電設備的維護和管理。

評分☆☆☆☆☆

我一直對能夠保障社會運行的基石性技術充滿好奇，而發電設備無疑是其中至關重要的一環。這本書的標題——《發電設備智能故障診斷技術》——立刻吸引瞭我。我猜測這本書很可能會詳細剖析發電設備在長期運行過程中可能遇到的各種疑難雜癥，並重點介紹如何運用新興的“智能”技術來解決這些難題。我期望書中能夠涵蓋不同類型發電設備的結構特點以及它們各自潛在的故障隱患，比如燃氣輪機的高溫部件磨損、水輪機的空蝕現象、或是風力發電機組的葉片疲勞等等。更讓我感興趣的是“智能”二字，我非常好奇書中會介紹哪些前沿的診斷技術，例如如何利用各種傳感器收集海量的運行數據，並運用機器學習、人工智能算法來分析這些數據，從而實現對故障的早期預警和精準定位。我希望書中能夠提供一些具體的算法模型介紹，以及它們在實際應用中的效果展示。如果書中能夠包含一些真實的發電設備故障案例，並詳細描述智能診斷技術是如何介入並解決問題的，那就更好瞭，這能讓我更直觀地理解這項技術的重要性。這本書聽起來就像是一份詳細的“設備健康手冊”，能夠幫助我們更科學、更有效地維護這些龐大的機器。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭這本書的題目，我立刻就聯想到瞭許多關於電力係統安全運行的場景。發電設備，比如那些龐大而復雜的渦輪機和發電機，一旦齣現故障，那後果不堪設想。我猜這本書應該會非常深入地探討如何利用“智能”的方式來解決這些問題。我非常好奇書中會詳細介紹哪些類型發電設備的故障診斷，是涵蓋瞭火電、水電、核電，還是風電、太陽能這些新能源發電設備？每種設備都有其獨特的結構和工作特點，對應的故障也韆差萬彆。我希望書中能對這些進行詳細的分類和介紹。更重要的是，“智能”這個詞讓我充滿瞭期待，我希望書中能具體介紹一些目前最先進的故障診斷方法，比如利用大數據分析來找齣那些肉眼難以察覺的異常模式，或者利用機器學習算法來建立預測模型，在故障發生前就發齣預警。我特彆想知道，書中會不會介紹一些具體的應用案例，比如某個實際運行的電廠，是如何通過實施智能故障診斷技術，從而提高瞭設備的可用性和可靠性，減少瞭維修成本和停機時間。我也期待書中能對一些典型的故障類型，比如軸承損壞、綫圈絕緣失效、冷卻係統異常等等，給齣詳細的診斷思路和方法，並結閤智能技術給齣最優的解決方案。這本書聽起來就像是一本“發電設備的健康管傢”，能幫助我們提前發現並解決問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直對能源領域的創新技術抱有濃厚的興趣，尤其是在保障電力供應穩定性方麵。發電設備作為整個電力係統的“心髒”，其穩定運行的重要性不言而喻。這本書的標題——《發電設備智能故障診斷技術》——立刻引起瞭我的好奇。我猜測這本書很可能是一本集理論與實踐於一體的專業著作，它或許會從發電設備的基本工作原理入手，然後逐步深入到各種可能齣現的故障現象，並著重介紹如何運用現代化的智能診斷技術來應對這些挑戰。我期望書中能夠詳細闡述各種傳感技術，比如溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器等，它們是如何被集成到發電設備中，從而收集關鍵運行數據的。同時，我也對書中會如何講解數據采集、預處理以及特徵提取的過程充滿期待。更吸引我的是“智能”二字，我非常想知道書中會介紹哪些先進的人工智能算法，例如支持嚮量機、神經網絡、決策樹等等，以及它們是如何被應用於故障的模式識彆和診斷的。我希望能看到具體的算法原理講解，以及它們在發電設備故障診斷中的優勢和局限性。如果書中還能包含一些實際的案例分析，比如某個電廠如何通過智能診斷技術提前發現並修復瞭某個關鍵部件的潛在問題，從而避免瞭巨額的經濟損失和長時間的停電，那就更完美瞭。這本書的齣現，無疑為我瞭解這一前沿技術提供瞭一個絕佳的窗口。