水电机组故障诊断方法研究与分析

黄一晟

摘 要：水力发电是我国电网的重要组成部分，但是在水电机组运行过程中容易出现机组振动，进而引发机组故障，影响电网供电的可靠性。本文将对机组故障诊断中常用的系统辨识法进行分析，并针对其中的不足，提出一种模糊聚类故障诊断法，进而提高水电机组故障诊断的准确性。

关键词：机组故障;系统辨识;模糊聚类

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.21.146

0 引言

随着发电机组朝着大型化、复杂化的方向发展，其安全稳定运行显得尤为重要，发电机组的故障直接影响电厂的安全经济运行，并威胁到电网的稳定与安全。发电机组的振动是普遍存在的问题，引发发电机组振动故障的原因很多，且各种因素相互偶联，造成了机组振动的复杂性、振动故障与征兆非一一对应性，因此在研究机组振动故障时学者们多采用以神经网络、专家系统、模糊技术为代表的智能诊断方法。在机组故障诊断研究中，有两个问题值得探讨，即基于模型的故障诊断策略和模式识别方法，为此本文将对这两种方法分别进行分析。

1 基于系统辨识的故障诊断方法

基于系统参数辨识的故障诊断方法是机组故障诊断的重要方法之一，这种方法的主要思想是被控制系统的故障可以利用参数变化的形式来表示，当机组发生故障后，相应的参数也会随之发生变化，为此可利用参数和模型之间的关系建立机组的故障模型，进而可以通过辨识模型的参数来识别机组的故障。

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