汽轮机作为热力发电的重要设备,在电力工业中扮演着关键角色。然而,由于汽轮机组设备结构的复杂性以及运行环境的特殊性,其故障率相对较高,尤其在高参数、大型化的发展趋势下,故障的严重性也日益增大。因此,对汽轮机组运行过程中的振动监测和故障诊断显得尤为重要。
在汽轮机组的故障中,振动故障的检测和诊断尤为复杂,涉及的原因包括轴系质量不平衡、动静摩擦、轴系不对中、气流激振、油膜失稳、部件松动以及发电机电磁力不平衡等。这些故障类型多样,而且在实际运行过程中对其进行准确快速的分类十分困难。因此,如何能够根据振动参数对汽轮机的振动故障进行准确分类,对于保障机组安全稳定运行具有重要意义。
近年来,随着模式识别、计算机技术的迅速发展和各种先进数学算法的出现,为汽轮机振动故障诊断技术的发展提供了新的可能。其中,自组织特征映射网络(SOM)神经网络作为一种极具理论价值和应用价值的分类方法,在小样本情况下对汽轮机振动故障诊断的仿真研究中被应用,建立了一个多故障分类器,并成功地应用于典型的汽轮机振动故障诊断中。
SOM神经网络,也被称为自组织映射网络,是一种无导师、自组织和自学习的网络。它通常由输入层和竞争层组成,其中竞争层是由多个神经元组成的二维平面阵列,神经元之间的全连接使得网络能够接收输入信号,并通过学习形成输入信号的特征拓扑分布。SOM网络模型的核心部分包括处理单元阵列、比较选择机制、局部互联作用和自适应过程四个部分。处理单元阵列接收输入信号,并对信号进行“判别函数”分析;比较选择机制用于选择具有最大函数输出值的处理单元;局部互联作用负责激励被选择的处理单元及其邻近单元;自适应过程则用于修正被激励处理单元的参数,以实现网络的自我学习和优化。
在汽轮机振动故障诊断中,SOM神经网络通过学习汽轮机的典型故障数据样本集,建立多故障分类器,进而对测试数据进行诊断。实证研究表明,该分类器能够准确诊断出多类汽轮机故障类型,为现场生产中的故障类型判断提供了参考依据。
本研究的意义在于,能够快速有效地识别出汽轮机的振动故障类型,对提高汽轮机组运行的可靠性、保障机组的稳定运行具有重要作用。同时,该研究也展示了在小样本情况下,利用先进的算法对复杂系统的故障诊断进行仿真研究的可行性,为相关领域的研究和实践提供了新的思路和方法。
SOM神经网络在汽轮机振动故障诊断中的应用,不仅体现了人工智能技术在传统工业领域的应用潜力,也为复杂系统的故障诊断提供了一种新的解决方案。随着技术的不断发展和数据样本的日益丰富,未来在汽轮机振动故障诊断及其他相关领域的应用前景将更加广阔。