图书介绍
水力机组状态监测与故障诊断PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 郑源主编；屈波，潘虹，葛新峰副主编 著
- 出版社： 北京：中国水利水电出版社
- ISBN：9787517045199
- 出版时间：2016
- 标注页数：156页
- 文件大小：28MB
- 文件页数：166页
- 主题词：水力机组－设备状态监测－高等学校－教材；水力机组－故障诊断－高等学校－教材
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 水力机组状态监测与故障诊断的研究1
1.2 水力机组状态监测与故障诊断的任务2
1.3 水力机组状态监测与故障诊断的相关技术3
1.4 国内外状态监测与故障诊断技术发展及应用状况5
1.4.1 国外状态监测与故障诊断技术发展及应用状况5
1.4.2 国内状态监测与故障诊断技术发展及应用状况6
第2章 状态监测常用传感器7
2.1 传感器选用原则7
2.2 电阻式传感器9
2.2.1 变阻式传感器9
2.2.2 应变式传感器10
2.2.3 应用注意事项17
2.3 电感式传感器18
2.3.1 自感式传感器18
2.3.2 互感式传感器21
2.3.3 电涡流式传感器22
2.3.4 应用注意事项24
2.4 电容式传感器24
2.4.1 工作原理和分类24
2.4.2 测量电路26
2.4.3 应用注意事项27
2.5 磁电式传感器27
2.5.1 磁电感应式传感器28
2.5.2 霍尔式传感器29
2.6 压电式传感器31
2.6.1 工作原理31
2.6.2 测量电路32
2.7 光电式传感器33
2.7.1 工作原理34
2.7.2 应用注意事项37
2.8 热电式传感器37
2.8.1 接触式热电传感器37
2.8.2 非接触式热电传感器40
2.8.3 应用注意事项40
第3章 水力机组状态监测技术42
3.1 稳定性监测42
3.1.1 水力机组固定部件振动监测43
3.1.2 导轴承及转子轴系状态监测44
3.1.3 过流部件水力稳定性监测45
3.1.4 键相监测46
3.2 效率监测47
3.2.1 流量监测47
3.2.2 工作水头监测49
3.2.3 发电机有功功率的测定50
3.2.4 效率计算51
3.3 空化空蚀监测52
3.3.1 空蚀类型及产生的原因52
3.3.2 空化空蚀监测方法54
3.4 气隙与磁场强度监测56
3.4.1 气隙监测56
3.4.2 磁场强度监测58
3.5 局部放电监测58
3.5.1 局部放电类型及产生的原因58
3.5.2 局部放电的表征参数60
3.5.3 局部放电监测方法60
3.6 轴电压监测63
3.6.1 轴电压产生机理63
3.6.2 轴电压监测方法64
3.7 主要技术难点及研究方向65
3.7.1 低频振动监测65
3.7.2 水轮机关键部件应力与裂纹监测67
3.7.3 水轮机过流部件泥沙磨损监测68
3.7.4 发电机转子绕组温度监测69
第4章 状态监测信号的采集与特征提取70
4.1 状态监测信号的采集70
4.1.1 信号预处理70
4.1.2 A/D转换72
4.1.3 信号的截断及窗函数75
4.2 状态监测信号的特征提取79
4.2.1 时域分析79
4.2.2 频域分析82
4.2.3 信号的时频域分析88
4.2.4 短时傅里叶变换90
4.2.5 小波变换92
4.2.6 Cohen族时频分布98
4.2.7 经验模式分解100
4.3 状态监测常用图谱101
4.3.1 波德图101
4.3.2 极坐标图102
4.3.3 瀑布图103
4.3.4 极联图104
4.3.5 轴心位置图104
4.3.6 轴心轨迹图104
第5章 水力机组故障机理分析106
5.1 机组振动故障106
5.1.1 机械振动107
5.1.2 电磁振动107
5.1.3 水力振动109
5.1.4 振动分析及测振115
5.2 水轮机空蚀与泥沙磨损破坏118
5.3 发电机故障118
5.3.1 发电机定子故障118
5.3.2 发电机转子故障119
第6章 水力机组智能故障诊断模型121
6.1 故障树法121
6.1.1 故障树分析的基本理论122
6.1.2 故障树生成和故障源搜寻122
6.1.3 故障树的定性分析123
6.1.4 故障树的定量分析124
6.1.5 故障树重要度分析125
6.2 专家系统126
6.2.1 专家系统的基本理论126
6.2.2 水力机组故障诊断专家系统127
6.3 人工神经网络129
6.3.1 人工神经网络的发展129
6.3.2 BP算法及网络结构130
6.3.3 BP神经网络模型131
6.3.4 BP神经网络模型的局限性及优化策略132
6.4 基于免疫系统的故障诊断133
6.4.1 免疫系统的故障诊断概述133
6.4.2 水力机组运行状态空间描述133
6.4.3 故障诊断系统与人工免疫系统的映射关系133
6.4.4 基于免疫应答机制的水轮发电机组典型故障故障诊断134
6.5 贝叶斯网络136
6.5.1 概述136
6.5.2 贝叶斯网络的概率论基础137
6.6 混合模型138
6.6.1 遗传-神经网络138
6.6.2 粗糙集-神经网络141
6.6.3 故障树分析与智能模型的融合143
6.7 应用举例144
6.7.1 Zernike矩-粗糙集-神经网络轴心轨迹模式识别模型144
6.7.2 基于GA-BP的水力机组故障诊断专家系统147
附录 模拟轴心轨迹数据151
参考文献155