基于信息熵的机组运行劣化度综合指标

被引:16
作者
符向前
刘光临
蒋劲
李友平
机构
[1] 武汉大学动力与机械学院
[2] 国电自动化研究院/南瑞集团公司 湖北省武汉市
[3] 江苏省南京市
关键词
信息熵; 故障诊断; 水电机组;
D O I
暂无
中图分类号
TM312 [水轮发电机];
学科分类号
080801 ;
摘要
水轮发电机组故障诊断与运行状态评价课题是当前水电系统研究课题中的热点。首先从分析影响水电机组运行状态的相关参数出发,得到的故障熵指标反映了机组的故障发展和变化情况,融合了时域、频域和时频以外的一些信息,能有效地反映机组的运行状态。提出了机组运行状态综合劣化度的指标,机组运行劣化度综合指标结合了机组运行工况的信息和故障熵的长处,反映机组状态劣化的程度,是一种有效地表征机组状态是否劣化的参量。将上述指标在水轮发电机组进行了运行状态评价的实际应用,结果表明研究成果对机组的运行稳定评价是有效的。
引用
收藏
页码:75 / 78
页数:4
相关论文
共 6 条
[1]   隔河岩水轮发电机组状态监测与诊断系统 [J].
符向前 ;
刘光临 ;
蒋劲 .
水电自动化与大坝监测, 2002, (03) :26-28
[2]   基于信息熵的诊断过程认知信息流分析 [J].
马笑潇 ;
黄席樾 ;
黄敏 ;
倪霖 .
重庆大学学报(自然科学版), 2002, (05) :25-28
[3]   BP神经网络在水轮发电机组状态监测与诊断系统中的应用 [J].
符向前 ;
刘光临 ;
蒋劲 .
武汉大学学报(工学版), 2002, (01) :24-28
[4]   信息熵在地下流体资料处理中的应用 [J].
李圣强 ;
杜建国 ;
康春丽 .
华北地震科学, 2001, (02) :1-7
[5]   信息熵与决策之间关系的讨论 [J].
闵小宝 ;
吴根秀 .
计算机与现代化, 2001, (01) :32-35+63
[6]   Automatic Identification of Axis Orbit Based on Both Wavelet Moment Invariants and Neural Network [J].
Fu Xiangqian Liu Guanglin Jiang Jing Li YoupingSchool of Power and Mechanical Engineering Wuhan University Wuhan Hubei China ;
Nanjing Automation Research Institute Nanjing Jiangshu China .
WuhanUniversityJournalofNaturalSciences, 2003, (02) :414-418