1、电力设备 状态检测与故障诊断,华中科技大学 水电与数字化工程学院,电力设备状态检测与故障诊断,复 习 题,一、填空题,1、“设备故障诊断学”是从 学科 的角度出发，深入研究工程设备的故障诊断的 基本概念 与 基本体系 ，它对发展故障诊断技术起 指导性 作用。,2、为了从不同的角度揭示故障机理，可以从 宏观研究 、 表面层状态变化 和 微观研究 三个层次上进行研究。,3、系统的征兆是指对 特征信号 加以处理而提取出的、直接用于故障诊断的信息。,4、故障及故障传播机理的分析表明，系统的故障具有 层次性 、 相关性 、 延时性 和 不确定性 四种特性。,5、典型的识别方法有 统计识别方法 、 逻辑识
2、别方法 、 模糊识别方法 、灰色识别方法 和 人工神经网络 等，这些方法都包括有 信号测量 、特征提取、建立标准特征库 和 比较识别 四个部分。,6、模糊诊断方法利用模糊集合论中的 隶属函数 和 模糊关系矩阵 的概念来解决故障与征兆间的不确定性关系，进而实现故障的早期预报和精密诊断。,7、逻辑诊断方法采用 故障树 描述系统的状态，并应用 逻辑关系矩阵 进行故障识别。,8、人工神经网络系统是对 人类大脑神经网络系统 的一种物理结构上的模拟，即由许多具有 非线性映射 能力的神经元组成，神经元结点之间通过 加权有向弧 连接而成。,模糊关系矩阵：,逻辑关系矩阵：,9、人工神经网络对知识的掌握是通过 对
3、样本的学习 来实现的，网络通过 对权值的调整 来记下所学的知识。,10、单个神经元只能实现 线性 的逻辑函数，多个神经元网络连接可以实现 任意非线性 的逻辑函数。,11、模糊关系矩阵R是表达 故障原因 与 各种征兆 之间的因果关系。,12、宏观研究把研究对象作为一个大系统，观察其出现故障的 概率 与 时间 的关系。,13、我们把信息部分明确、部分不明确的系统称为 灰色系统 。,14、信息熵表示信源输出每个消息或符号所提供的 平均信息量 ，同时还表示信源输出消息前信源的 平均不确定性 。,15、根据干扰力的不同形式，水轮发电机组的振动可分为 水力振动 、 机械振动 和 电磁振动 三类。,16、信
4、号的自相关函数 在 处取得最大值；如果有一周期分量，则 有 相同的周期分量 。,17、自相关函数收敛快慢在一定程度上反映了随机信号中所含各频率成分的多少，以及随机信号波形的平缓和陡峭程度； 正弦 信号的自相关函数不收敛，它只含单一频率成分； 白噪声 的自相关函数收敛最快，所含频率成分无限多。,18、振动的电磁因素系指振动中的干扰力来自发电机电气部分的电磁力。引起电磁振动的主要因素有： 转子绕组短路 、 空气间隙不均匀 等。,1、在学习前苏联发电设备管理和检修经验的基础上，根据我国电力工业的特点和发电厂检修规程，长期以来我国水电设备的检修都是贯彻预防为主的方针，采取 C 的检修模式。,A、改善维
5、修; B、事后维修;,二、选择题,C、计划检修; D、状态检修;,B、状态监测和故障诊断所提供的信息，经过统计分析和数据处理，来判断和预测设备的劣化程度；,C、先天性缺陷或频发故障，对设备的局部结构或零件的设计加以改进；,2、状态检修是根据设备的 B ，而采取的维修措施。,A、磨损、疲劳及老化等劣化规律，事先确定修理类别，修理周期及修理工作量；,D、性能降低到合格水平以下。,C、 D、,3、倒频谱（Cepstrum）分析也称为二次频谱分析，是近代信号处理科学中的一项新技术，是检测复杂谱图中周期分量的有用工具。在语言分析中语音音调的测定、机械振动中故障监测和诊断等方面均得到广泛的应用。倒频谱在工
6、程中的数学描述为 C 。,A、 B、,A、经济性； B、运行成本；,C、投资； D、可靠性；,4、发电与发电设备的 D 在水电站运行中是最为重要的。这是由于发电设备故障而导致的发电中断或设备损坏，将会对国民经济建设造成巨大的损失。,1、简述目前设备的四种主要维修方式及其特点；,目前设备维修主要改善维修、事后维修、计划检修和状态检修四种维修方式。这四种维修方式分别针对不同特点的设备。同时，这四种维修方式又分别代表了不同的设备维修思想和设备维修技术水平。其中： （1）改善维修是为了消除设备的先天性缺陷或频发故障，对设备的局部结构或零件的设计加以改进，并结合修理进行改装，以提高设备的可靠性和维修性的
7、措施。 （2）事后维修是当设备发生故障，或性能、精度降低到合格水平以下时所进行的非计划性修理。适用于非重点设备、简单和低值设备、利用率低或有备用的设备，以及即使故障停机也不致影响生产的设备。,三、简述题,（3）计划检修是一种以时间为基础的预防维修方式，它具有对设备进行周期性修理的特点，即是根据设备的磨损、疲劳及老化等劣化规律，事先确定修理类别，修理周期及修理工作量，预计所需的备件和材料，可作较长时间的安排，而修理计划则按设备的实际开动时数编制。这种维修方式适用于能掌握设备劣化规律和平时难以停机进行维修的生产设备。 （3）状态检修是一种以设备技术状态为基础的预防维修方式。它根据设备的状态监测和故
8、障诊断所提供的信息，经过统计分析和数据处理，来判断设备的劣化程度，并在故障发生前有计划地进行适当的维修。由于这种维修方式不仅能保证设备经常处于良好的技术状态，而且还能充分利用零件的寿命，因此这是一种经济合理，值得提倡的维修方式。,2、简述发展状态监测与故障诊断技术的意义；,发展状态检修技术的意义有以下几个方面： （1）提高设备的管理水平现代科学技术和现代化管理是提高经济效益的决定性因素，对提高企业经济效益，推动国民经济持续、稳定、协调发展，有着极其重要的意义。实现电力设备的状态检修是提高电力系统运行管理水平的一个重要组成部分。 （2）提高设备的可靠性，避免重大事故的发生发电设备的可靠性在发电厂
9、运行中是最为重要的。由于电力设备故障而导致的电力中断或设备损坏，将会对国民经济建设造成巨大的损失。发展状态检修技术可以有效提高发电设备的可靠性，,（3）可以获得巨大的经济效益和社会效益一旦发电设备发生故障，就可能会迫使生产中断，停止供电，带来巨大的经济损失。由于状态检修可以准确掌握设备状态，预测设备故障发生、发展的趋势，因而对状态尚好的设备，可以有根据地适当延长检修周期；对状态不太好的设备，可以积极主动地采取有效的维护措施，最大限度地使其正常运行，充分发挥设备的运行能力。 （4）能够有效地减少设备的维修费用由于状态检修强调的是把故障发现并消灭在萌芽状态，因而，此时需要采取的检修工作往往比故障真
10、正出现后所需的检修工作简单并且低廉，从而可以大大降低检修成本。,3、简述设备故障的四种特性；,故障及故障传播机理的分析表明，设备的故障具有层次性、相关性、延时性和不确定性四种特性： （1）层次性系统自身的纵向层次性决定了系统故障的层次性，这一特性为电力设备这一复杂系统的故障诊断提供了层次诊断策略与层次诊断模型，它可将复杂诊断问题分解为简单问题来求解。 （2）相关性相关性是系统故障的“横向性”，它是由系统各元素所决定的。当一个元素或联系发生故障后，势必导致同它相联的元素或联系亦发生故障，这就带来了同一层次系统中多个故障同时存在的现实。,（3）延时性故障的传播机理表明，从原发性故障到系统级故障的发
11、生、发展与形成，是一个由量变到质变的过程。这表明，故障具有时间性，这一特性提供了一个极为重要的事实，即故障可以预测，也可以早期诊断，从而达到“防患于未然”的目的。 （4）不确定性引起系统故障不确定的因素有以下三个方面：系统的元素特性与联系特性的不确定性、故障检测与分析装置特性的不确定性和系统、元素及联系的状态描述方法与工作环境的不确定性。,4、简述在简易诊断中的应用灰色关联度分析的基本原理。,答：简易诊断中只区分正常和故障两种状态，故有参考模式向量,其中， 表示正常状态模式特征向量；,表示故障状态模式特征向量。,若待检模式向量 与参考模式向量 的关联度为，则表示设备正常；,若， 则表示设备故障
12、；,若出现 ，则说明关联度分析无效，这时应改变标准模式向量，或改换特征向量。,5、发电设备故障的振动诊断方法主要有：信号的幅值域、时间域和频率域的分析方法。简述频率域分析方法的基本原理和特点。,答：由于设备故障的发生、发展时都会引起频率结构的变化，因此，频域分析是故障诊断中用得最广泛的信号处理方法之一。,频域分析还研究系统的传递特性、系统的输入与输出关系，这可以帮助我们了解系统的固有特性以及故障源的信息如何传递变化等。,频域分析的基础是频谱分析（如：功率谱密度函数分析），即应用傅里叶积分变换理论，分析动态信号的幅值、相位、功率和能量随频率的变化关系。,1、用超声波探伤仪对100个发动机叶片进行
13、裂纹检查，根据先验记载，80%没有裂纹，20%有裂纹。 1）试列出该系统信源的概率空间； 2）在检测一个零件后，探伤仪显示出“没有裂纹”或“有裂纹”，两种情况下各获信息量多少？,解：1）设 ，其中 为叶片无裂纹状态、 为叶片有裂纹状态。依题意该系统信源的概率空间为,2）无裂纹的自信息为 ；有裂纹的自信息为 。,四、计算题,2、设有两个离散信号源 、 ，其概率空间分别是,试计算这两个信源的信息熵 和 。,；,解：根据信息熵公式,或,得,3、已知 , ,试计算它们的内积。,解：,4、待诊断的水轮机故障类型有如下三种：涡带（y1 ）；大轴不对中（y2 ）；汽蚀（y3 ）。在机组上安装传感器测量温度、
14、效率、压力脉动及振动信号。并选择四种特征函数：温度越限（x1）；效率降低（x2）；压力脉动幅值过大（x3）；振动越限（x4），且将四种特征参数化为了二值逻辑量。对故障机理的分析后得到故障树如下：,且： ； ； 。试求逻辑关系矩阵方程,最小割集,解：选择特征向量,逻辑关系矩阵为,逻辑关系方程为,4、当水轮机转轮叶片具有钝尾（圆形出水边）时，就会在叶片出水边后出现形成卡门涡列。卡门涡列的振动频率为：,式中：fr 为卡门涡列的振动频率； 为转轮出口水流相对速度； 为叶片出水边厚度。,某台水轮发电机组在运行中发生了严重的振动，同时还伴随一定的声响。此时，测量到的振动频率为0.638Hz，并转轮出口水流
15、相对速度与其叶片出水边厚度的比值为3.2。试用门限比较的基本算子识别该机组是否发生了卡门涡列？,（Hz）,解：门限比较的基本算子为,式中：D 为故障变量，,为门限值；x为提取的特征参数值；,是由试验数据或理论分析计算确定的标准库中的特征参数值；,u(y)为单位阶跃函数，,依题意得：,（1）标准特征参数值,（2）门限值,（3）提取的特征参数值 x = 0.638 Hz；,代入门限比较的基本算子,由此可见，该机组发生了卡门涡列故障。,5、设某变量隶属于事件A的隶属函数为升半柯西分布,若当 时就可以认为x基本属于A。求x属于A的取值范围。,解：令,解得,即x属于A的取值范围为,6、在一台齿轮传动设备
16、的轴承座上安装了传感器测量振动信号(f )，以诊断该设备是否发生了断齿(y1)或齿轮偏心故障(y2)。在幅值域内提取均值(x1)和脉冲指标(x2)作为特征参数，其隶属函数选取为升半凹凸分布,通过实验确定的模糊关系矩阵R为,在一个检测周期内5次测量的振动信号为：,试采用模糊诊断的方法判断该设备是否发生了故障。,解：均值,峰值,脉冲指标,即得,已知模糊关系矩阵,采用内积（最大最小法）进行计算，即,则,按最大隶属原则 ，故判断该设备发生了断齿（y1）故障。,将X代入到模糊关系矩阵 进行求解,7、用GM(1,1)模型预测发电厂空气压缩机轴向止推磨损量（位移），磨损量检测值如下表所示。,试建立GM(1,
17、1)预测模型。,解：（1）GM(1,1)预测模型的一般形式为,微分方程,时间响应,离散响应,其中数据个数 。,待识别参数和变量u由下式决定：,其中：,据所给数据表明n =5，为此有原始累加值,求时间响应模型,令,则,8、在二维平面中有如图所示的A，B 两个不规则的区域。现要求：,（1）设计一个BP网络结构，在已知某坐标点（x, y）情况下，实现所属区域的识别；,（2）简述BP 网络系统识别的基本原理及其计算步骤。,解：（1）依题意选取二维坐标x和y作为BP网络的输入；,（2）依题意选取变量d1和d2作为BP网络的输出，且有,；,（3）由于有一个隐含层，就可以完成给定的任一非线性映射，故将隐含层
18、选择为一层；,（4）将输入变量作归一化处理,；,BP网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成：,在正向传播过程中，每一层神经元的状态只影响下一层神经元。如果输出层得不到期望的输出，就是实际输出与期望输出值之间有误差，那么学习算法就转入反向传播过程；,在反向传播过程中，将误差信号沿着原来的连接通路返回，通过修改各层神经元之间的连接权值，逐次向输入层传播进行计算，再经过正向传播过程。,上述两个过程反复运用，使得误差信号在某一原则下为最小。当误差达到期望的要求时，网络的学习过程就结束。,BP 网络学习算法的计算步骤可概括为：,（1）选择N个样本 ；,（2）初始化BP网络，选定权值；, 对 k1 到
19、N正向过程：计算每层单元的 ， ， ，k2，N反向过程：对各层（ ）的各个单元，计算权重误差微商 修正权值权值调整 ； 修正权值 其中， 为步长; 为作用函数；,（3）重复下述过程直到网络收敛,9、水轮发电机组振动是一种非常有害的现象，过分的振动会严重地影响机组的安全运行。当水电机组的轴线发生倾斜和曲折，使机组的总轴向力不通过推力轴承中心，产生一个偏心力矩，使推力轴承各支柱受力不均匀而产生不均衡变形。随着转子的旋转，偏心力矩也同时旋转，使各支柱螺栓的受力变成脉动力，其脉动频率f1与转速频率基本相同，振动的幅值A1 13m。,另外由于狭缝射流的原因，在水轮机转轮旋转的过程中，会使转轮室壁的某一部
20、分在叶片到达的瞬间处于低压，而转轮离去后有处于高压。如此循环，形成了转轮室壁相应部位周期性的压力脉动，从而产生振动，导致疲劳破坏。这种振动的频率为：,（式中：Z为转轮叶片数；n为机组转速）, 振动的幅值A2 10m。,某台水轮发电机组的转轮叶片数Z=6。该机组在运行时发生了较大的振动。当机组的转速为n = 120(r/min)时，测量到机组振动的幅值为11m ；振动频率为10Hz。,现要求采用灰色关联度分析对机组的上述两类故障原因进行诊断。,解：（1）构造故障标准模式的特征向量矩阵,其中：,对应于机组的轴线不正故障；,对应于狭缝射流故障；,（3）求取关联度数值,（2）测取被诊断对象的待检故障状
21、态的特征向量,，,；,，,；,；,由关联系数 计算，得,(4) 灰色关联度分析,关联度,由于 ，故判断机组发生了狭缝射流故障。,1）求信号 的自相关函数 ，并将 与 作比较分析； 2）求信号 与 的互相关函数 ，并将 与 和 作比较分析。,10、已知两个同频率的正弦信号,；,解：1）由于正弦信号是一周期信号，因此可以计算一个周期内的平均值,令 ，则 即,可见，正弦信号的自相关函数是一个余弦函数，在 时具有最大值。它保留了幅值和频率信息，但却失去了相位信息。,2）由于是周期信号，因此可以计算一个周期内的平均值,令,可见，两个同频正弦信号的互相关函数保留了这两个信号的频率 、幅值 、 和相位 信息。,有,则有,
