早期的对发电机组旋转设备中发电机和汽轮机的故障诊断方法多是以信号的处理为基础的,特别是频率和谱分析的方法 。该诊断方法主要是用来分析处理噪声干扰和振动,原因在于这两种形式都是与频率有关的 。在发展的过程中,频域分析诊断方法中的定子电流特征分析随后得到重要应用。目前该方法在诊断领域的研宄主要集中于如何更好地分离出频谱里面甚微的故障的征兆。频域方法的研究已经成熟,这些方法己成为实用诊断系统的主要方法。
与早期的频域诊断方法相比较,基于时间域的故障诊断方法的研究相对来说处于比较小的范围。建立数学模型是该领域诊断方法中比较惯用的 。该方法需要建立一个确切的数学模型,在目标系统完整的条件下,依据估计或实际的系统状态监控输出和参考模型的输出进行诊断。影响该诊断方法的准确性和实用性主要有两方面的因素,其一是传感器釆集回来的数据,其二是模型是否精确。该方法的优点在于运算量比较小。
随着科技的进步,各种智能化故障诊断方法也相继问世,如人工神经网络、支持向量机的方法 、专家系统 、模糊理论、证据理论等。智能化诊断方法在各领域都有比较好应用。在应用的过程中,这些智能化诊断方法需要考虑以下几个方面:数据是否可靠;知识库和推理机制是否有效和完整:算法的鲁棒性 、泛化能力及其是否收敛等。
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