检索结果-南通市图书馆

作者：仲心萌华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

重型燃气轮机控制系统的国产化是当前我国“十四五”规划的重大战略目标之一,提升可靠性是控制系统国产化研发需要解决的核心问题。硬件冗余是控制系统可靠性的重要保障,可在功能上实现排错、容错,其成本与故障修复相比更低,已在工业应... 详细信息

重型燃气轮机控制系统的国产化是当前我国“十四五”规划的重大战略目标之一,提升可靠性是控制系统国产化研发需要解决的核心问题。硬件冗余是控制系统可靠性的重要保障,可在功能上实现排错、容错,其成本与故障修复相比更低,已在工业应用中占据主导地位。为提高重型燃气轮机控制系统可靠性,推动重型燃气轮机国产化进程,本文开展如下研究:(1)在分析燃气轮机运行热力循环的基础上,研究控制系统的控制功能和主要作用。同时梳理该系统的故障类型,研究控制系统各个组成部件的详细型号和基本功能。并且分析可靠性评价指标,挑选出适合的可靠性研究方法和分析工具。(2)建立国产控制系统的故障树模型。将故障树的组成元素与系统的逻辑结构相对应,构建出整个控制系统的故障树模型,分析为达到容错目的而采取的热备份和表决等冗余措施对降低系统故障率的影响。基于故障树仿真软件Item QRAS构建仿真模型,能够定量分析出系统中冗余结构的优化效果。(3)建立国产控制系统的贝叶斯信念网络模型。将故障树的事件映射为贝叶斯信念网络模型的节点,并将控制系统的逻辑关系映射为贝叶斯信念网络的条件概率表,得到贝叶斯信念网络模型。基于仿真软件GeNIe得到贝叶斯信念网络模型的后验概率,既验证了故障树分析结果的准确性,也通过对后验概率排序,找到薄弱环节,以便于检修时缩短时间,提高系统可靠性。(4)建立国产控制系统的动态可靠性模型。进一步考虑系统的修复率,将原本静态的可靠性模型优化为考虑修复性的动态可靠性模型,也就是马尔可夫模型。基于仿真软件概率模型检测器PRISM,定量分析和检验系统的马尔可夫模型,获得系统的可用率,仿真实验表明其满足了系统可靠性设计要求。

关键词：重型燃气轮机控制系统可靠性故障树贝叶斯信念网络马尔可夫模型

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重型燃气轮机控制系统数据容错方法研究

重型燃气轮机控制系统数据容错方法研究

作者：刘慧丽华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

重型燃气轮机作为21世纪能源高效转换的核心动力设备,在实现“双碳”目标的过程中扮演着重要角色。随着我国重型燃气轮机自主化进程的推进,保证其控制系统可靠性是亟需解决的技术难题。在重型燃气轮机控制系统运行中,存在传输数据单比... 详细信息

重型燃气轮机作为21世纪能源高效转换的核心动力设备,在实现“双碳”目标的过程中扮演着重要角色。随着我国重型燃气轮机自主化进程的推进,保证其控制系统可靠性是亟需解决的技术难题。在重型燃气轮机控制系统运行中,存在传输数据单比特翻转和存储数据文件丢失等问题,降低了运行数据的可用性,影响了重型燃气轮机控制系统的运行可靠性。数据容错技术是提高控制系统可靠性的重要手段,高可靠的运行数据不仅有利于工作人员对当前运行状况的判断,又能为重型燃气轮机的理论研究提供有利数据支撑。因此,有必要开展重型燃气轮机控制系统数据容错方法研究,提高控制系统数据容错能力。首先,为提高重型燃气轮机控制系统数据传输可靠性,融合具有较高检错能力的循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check,CRC)和良好多位数据纠错特性的低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)编码算法,构建了一种级联CRC-LDPC高性能混合数据容错方法。此外,基于CRC-LDPC数据容错方法在MATLAB平台上利用国内某300MW重型燃气轮机控制系统模拟量输入模块的内部测点数据开展数据容错测试,并根据数据传输误码率评价指标,验证CRC-LDPC数据容错方法的有效性和优越性。其次,针对重型燃气轮机控制系统数据传输过程中存在的数据单比特翻转问题,结合能够对数据单比特翻转错误精准定位的循环冗余校验和数据快速纠错的Hamming编码算法,提出基于CRC-Hamming的实时高效数据容错方法。同时,使用C++编程语言在Qt平台开发了基于CRC-Hamming的重型燃气轮机控制系统数据容错软件,搭建重型燃气轮机控制系统数据容错测试装置。利用重型燃气轮机控制系统5种典型硬件模块内部测点实时数据开展数据容错在线测试,验证CRC-Hamming数据容错方法的有效性和实时性。最后,基于能够快速读写数据和高效恢复数据的RAID5数据容错方法,利用Python编程语言开发了用于重型燃气轮机控制系统数据存储的数据容错软件,实现对控制系统损坏数据文件的迅速读写和准确完整恢复。通过对国内某300MW重型燃气轮机控制系统实际组态文件进行数据容错测试,有效验证了所设计的重型燃气轮机控制系统数据容错软件在恢复损坏数据文件方面的适用性。

关键词：重型燃气轮机控制系统数据容错循环冗余校验码低密度奇偶校验码汉明码 RAID5

数据驱动的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT研究

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数据驱动的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT研究

作者：王亚松华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

近年来,随着我国工业化进程不断推进,对电力行业提出了更高的要求。重型燃气轮机作为21世纪能源转换的动力设备的核心,改善了发电领域的能源结构,缓解了传统火力发电的耗煤压力。随着重型燃气轮机的自主化、国产化进程逐步推进,保证控... 详细信息

近年来,随着我国工业化进程不断推进,对电力行业提出了更高的要求。重型燃气轮机作为21世纪能源转换的动力设备的核心,改善了发电领域的能源结构,缓解了传统火力发电的耗煤压力。随着重型燃气轮机的自主化、国产化进程逐步推进,保证控制系统的安全性和稳定性成为亟需突破的关键技术之一。为确保重型燃气轮机的安全运行,需要解决控制系统机内测试（BIT）虚警率较高的问题。随着传感器和数据库技术的发展,运行数据可以被完整储存和使用,这些数据反映了重型燃气轮机控制系统运行工况的特征和规律,为数据驱动智能BIT技术在重型燃气轮机控制系统硬件模块的应用提供了必要基础。首先,本文从时间环境应力和间歇故障入手,阐述了影响重型燃气轮机控制系统常规BIT虚警率的因素。在此基础上,依据硬件模块的BIT测点数据分析虚警的产生模式,列出常规BIT在处理时间序列信号时的不足,提出了数据驱动的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT总体研究方案。其次,对重型燃气轮机控制系统硬件模块BIT测点数据进行归一化和小波降噪处理,建立基于BP神经网络的智能BIT模型,并利用万有引力搜索算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,提升智能BIT模型的训练效率。通过构建硬件模块BIT测点数据与模块运行状态的非线性映射关系,建立硬件模块故障编码表实现故障定位。依托某重型燃气轮机控制系统硬件模块的BIT测点数据,对所提智能BIT设计方法进行验证。再次,为降低重型燃气轮机控制系统硬件模块BIT的虚警率,针对硬件模块的连续时间序列模拟量BIT测点信号,提出基于长短时记忆和生物激励神经网络（LSTM-BINN）的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT设计方法,LSTM神经网络用于提取时间序列特征信息,BINN用于准确识别BIT测点信号状态。基于某重型燃气轮机控制系统硬件模块的BIT测点数据,对所提方法进行验证。最后,利用PyCharm平台开发了基于LSTM-BINN的重型燃气轮机控制系统智能BIT测试软件,介绍软件界面及其操作流程,并对某重型燃气轮机控制系统硬件模块开展智能BIT离线和在线测试工作,为数据驱动的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT的工程应用提供了一定的参考。

关键词：重型燃气轮机控制系统智能机内测试万有引力搜索优化算法 BP神经网络长短时记忆神经网络生物激励神经网络

基于神经网络的重型燃气轮机控制系统智能BIT设计方法研究

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基于神经网络的重型燃气轮机控制系统智能BIT设计方法研究

作者：谢桢萌华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

重型燃气轮机控制系统是燃气轮机的核心组成部分,为保证重型燃气轮机控制系统能够安全稳定可靠运行,往往在控制系统模块级引入机内自测试（Built-in Test,BIT）技术,改善其可测试性,实现硬件模块的自检功能。然而,随着控制系统技术的发... 详细信息

重型燃气轮机控制系统是燃气轮机的核心组成部分,为保证重型燃气轮机控制系统能够安全稳定可靠运行,往往在控制系统模块级引入机内自测试（Built-in Test,BIT）技术,改善其可测试性,实现硬件模块的自检功能。然而,随着控制系统技术的发展,硬件模块的BIT面临着工作环境复杂多变,测试与维修难度不断提高,虚警率居高不下等一系列挑战。因此,有必要优化重型燃气轮机控制系统硬件模块的常规BIT自检方法,实现硬件模块级别的智能BIT设计。针对重型燃气轮机控制系统硬件模块的离线检测任务,本文提出一种基于CNN-GRU-BINN的智能BIT离线检测设计方法。该方法首先使用变分模态分解（VMD）算法滤除高频噪声等干扰信号,保留含有故障特征的有效信息。然后,针对滤波后的信号开发一种适应模拟量数据趋势的CNN-GRU神经网络。通过逐层训练提取模块正常状态的代表性特征,并结合时间特性建立针对时间序列的预测模型。最后,结合生物激励神经网络（BINN）进行硬件模块状态识别。计算预测值与真实值的残差,并将残差输入至生物激励神经网络中,检测模块的故障状态。针对重型燃气轮机控制系统硬件模块的在线检测任务,本文提出一种基于麻雀搜索算法优化（Sparrow Search Algorithm,SSA）的GRU-BINN智能BIT设计方法,建立一种更高效简练的智能BIT在线检测模型。该设计方法利用GRU神经网络能够有效提取模拟量信号中时间特征的能力,使得智能BIT模型在提取时间特征的同时保证快速性。采用SSA算法优化生物激励神经网络的关键参数,使得所提方法能够准确识别模块的状态转换,并在很大程度上滤除由于环境信号波动引发的虚假报警。最后,实验结果表明本文所提出的两种智能BIT设计方法可以应用于重型燃气轮机控制系统硬件模块离线检测和在线检测任务中。不仅能够提高模块状态识别准确率,而且针对常规BIT的较高虚警率问题也具有显著改善效果。

关键词：重型燃气轮机控制系统智能BIT 卷积神经网络门控循环神经网络生物激励神经网络麻雀搜索算法