故障检测复习课课件.pptVIP

电力设备状态检测与故障诊断 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(1,1)预测模型。 解：（1）GM(1,1)预测模型的一般形式为 时间（时、分） 7：30 8：00 8：30 9.00 9.30 位移(μm) : x(0)(k ) 2.874 3.278 3.337 3.39 3.679 微分方程 时间响应 离散响应 其中数据个数 。 待识别参数α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 * * 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： O1 O2 9、人工神经网络对知识的掌握是通过 对样本的学习 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。倒频谱在工程中的数学描述为