随着我国综合国力的提高，国内能源需求量逐年增加，从大型化，节能化的角度发展了冷库。然热能存储单元提高了效率并增加了提高生产效率的能力，但是对设备安全操作的要求变得更加严格。轮机冷库机组振动相关故障的状态监测和诊断是确保汽轮机安全经济运行的重要途径。文从转子质量失衡的角度介绍了汽轮机故障诊断过程和汽轮机专家决策方法，神经网络方法和支持向量机。备的动态静摩擦和转子未对准。
前，家用制冷机组的能力很高：在现代化生产中，设备运行中的任何故障不仅直接影响产品的性能和质量，而且还可能引起严重的事故和事故。身事故。了安全，可靠和有效地操作冷藏单元的设备并充分利用其优势，有必要开发过程监视和故障诊断技术。于许多研究人员的研究趋势，当前的汽轮机智能诊断策略和故障方法是故障诊断技术发展的重点领域之一，特别是应用和应用。年来，冷凝器价格专家系统的实施提供了一种故障智能诊断的方法。能的解决方案是故障诊断进入了前所未有的新阶段。
研究了强大的专家系统之后，许多研究人员将人工智能应用于故障诊断，这使机器学习程序能够使诊断更加智能，并且研究结果非常有趣。对特定设备进行故障排除之前，必须建立故障诊断模型并了解该设备的历史数据。体过程包括：历史数据特征的检索，训练样本的生成，学习样本的学习以及合格模型参数的学习。
旦模型构建完成，故障诊断系统便可以诊断设备故障。须在故障诊断系统之前完成诊断模型，以及故障诊断模型的参数并将这些参数传输到故障诊断系统，同时使系统更可靠。于非专业操作非常实用，它也是研究的中心。厂蒸汽轮机设备的振动缺陷多种多样，但总的来说，涡轮机振动故障可分为几类，包括转子质量不平衡，设备的静摩擦和静摩擦，涡轮转子未对准，涡轮转子中心孔上油。平衡的转子质量通常会在不平衡力的作用下引起转子的某些振动。
子不平衡的振动特性是明显的，其频率和振动速度是相同的，并且振动的幅度根据共振曲线而变化。旋转速度下，副本和相位保持稳定，并且轴的轨迹为椭圆形或圆形。子失衡是由许多因素引起的，但通常是由于零件脱落或转子的热弯曲而引起的。备的静摩擦和动摩擦在汽轮机设备的运行中也很常见，但是静摩擦和动摩擦不像转子的质量不平衡那样容易确定，通常必须打开转子每缸。也是我们研究汽轮机故障诊断的主要原因：如果可以通过某些手段在不打开气缸的情况下确认这些缺陷，则蒸汽存储单元的运行性能和效率感冒会明显改善。后，涡轮的转子未对准，根据形状，预先确定转子是通过电力频率的高阶分量或旋转的基频轴的路径而未对准的。域中转子的振动进入涡轮转子的机油将增加电流频率的振动，并且通过清洁中心孔可以快速解决振动问题。了解决当前与汽轮机振动过程有关的问题，开展汽轮机缺陷诊断研究非常方便。文介绍了当前用于涡轮振动检测和故障诊断的研究方法，并为诊断涡轮故障和维护提供了理论基础。站的汽轮机属于大型旋转设备。
于其高速度和大体积，故障的后果难以想象，这将对生产和人体造成不可估量的损害。一个过程中，诊断涡轮机缺陷的过程通常包括三个过程，即：1）信号采集过程，其中，蒸汽轮机的运行参数是通过以下方法来测量的：故障的参数由诊断专家总结和处理，尤其是蒸汽轮机的振动频率，振幅和轴向轨迹。轮机。号采集是故障诊断的第一步，因为其正常运行会直接影响诊断结果的准确性，因此在诊断过程中必须以合理的方式选择仪器。2）特征提取过程，该部分通过处理采集到的信号来提取信号中包含的一些特征信息，所谓的提取功能实际上就是对采集到的信号进行处理的过程，包括时域分析。各种方式（例如频谱分析），如果可以正确地捕获和提取各种故障的特征，那么实际的诊断过程将变得简单而有效。3）最后，基于信号特征对故障进行决策和分类，该过程通常使用神经网络来识别神经网络模式，或者使用载波矢量机来探索故障的类型。前的故障决策系统主要包括模糊模式识别，专家系统和支持向量机。机械设备的初始诊断过程中，只能根据工人的经验进行诊断和确定缺陷。然，这些诊断方法对工作人员的素质要求很高，诊断时间通常很长，响应速度很慢，故障管理不善往往会引起二次事故。于上述问题，国内外研究者都在寻求更复杂的诊断方案和方法，其逐渐引起研究者的关注，并通过各种方法应用于故障诊断。着时间的流逝，诊断人工智能故障的方法越来越合理，有效。
于智能方法的故障诊断方法很多，应用范围更广，专家系统，神经网络和支持向量机等专家系统也更多。障诊断专家，主要研究知识的获取和表示。故障识别的问题，首先，知识的获取是本领域专家研究的关于错误的知识的积累，这些知识的成败直接影响到知识的积累。
家系统的成功或失败。识的表示是计算机代码的形式，它表示专家获取的知识，并根据特定的过程对存储的知识进行存储和分类，知识的表示方法多种多样，同一知识有多种表示方法。
决同一问题时，表示方法通常会显示不同的效果。家系统的故障首先体现在数据库的构建中。需要存储大量的知识，数据库的容量非常大，并且需要大量时间来获取知识。二种是神经网络方法，它具有使用大型数据库的共同特征，该数据库是数据中每个特定缺陷的存储器，这将直接刺激修改过程。忆，返回给实验者并确定失败的原因，但是由于神经网络方法本身的特性，缺陷诊断方法研究的结果表明：建模往往很难收敛。能处于自由落体状态。
外，这种方法需要大量的样本来训练系统，学习样本的选择将直接影响诊断的成败。后，我们讨论了支持向量机方法，冷凝器价格这是一种更高级的诊断方法，该方法使用基于统计力学的学习方法来记忆和学习错误。诊断方案非常强大。
神经网络方法相比，性别（具有很少样本的故障诊断能力）是该方法的一大进步。轮机振动问题是汽轮机运行中的常见问题：为了发现，诊断和处理火电厂汽轮机的常见振动问题，本文首先提出共同质量的不平衡和汽轮机中转子的不对中，然后是当前的汽轮机。动传感中常见的故障诊断和决策方法包括专家故障诊断系统，神经网络方法和载波矢量机方法。些方法使得可以通过易于测量的数量来估计和分析缺陷的原因，这可以构成蒸汽涡轮机的冷藏单元的运行决策的理论基础。
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