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發電汽輪機運行穩定性分析與故障預測

作者：倪何//高濤//劉銘浩//肖鵬飛//卓越|責編:胡詩倩
出版社：國防科大
ISBN：9787567307247

出版日期：2026/07/01
裝幀：平裝
頁數：299

人民幣：RMB 80 元售價：元

內容大鋼

本書聚焦發電汽輪機運行穩定性與故障預測技術，梳理核心原理與實現方法，優化運行參數選取與數據降噪策略，創新多參數時間序列融合演算法，並基於卷積-雙向長短期記憶神經網路搭建高效故障預測模型，能夠有效預判故障發展態勢，為設備運維、狀態評估與健康管理提供理論支撐。本書既可作為能源與動力工程、電氣自動化等專業本科生、研究生及工程技術人員的學習資料，也可為蒸汽發電、核動力發電領域的技術研究、工程實踐與課堂教學提供重要參考。

作者介紹

倪何//高濤//劉銘浩//肖鵬飛//卓越|責編:胡詩倩

第1章緒論
  1.1 引言
  1.2 研究背景及意義
  1.3 國內外研究進展
    1.3.1 汽輪機運行穩定性
    1.3.2 汽輪機故障診斷與預測
    1.3.3 時間序列分析方法
    1.3.4 多參數相關性分析
    1.3.5 監測數據降噪與特徵提取
    1.3.6 神經網路預測模型應用
第2章發電汽輪機運行參數選取
  2.1 引言
  2.2 發電汽輪機部件組成及工作原理
  2.3 發電汽輪機典型運行不穩定現象
    2.3.1 主冷凝器真空度不穩定
    2.3.2 主冷凝器水位不穩定
    2.3.3 滑油壓力不穩定
    2.3.4 滑油溫度不穩定
    2.3.5 汽輪機蒸汽參數不穩定
    2.3.6 汽封壓力不穩定
    2.3.7 汽輪機轉速不穩定
  2.4 發電汽輪機常見故障及相關參數
    2.4.1 故障參數的相關性分析
    2.4.2 典型故障模式的故障參數選取
  2.5 本章小結
第3章發電汽輪機運行參數降噪
  3.1 引言
  3.2 時間序列特徵分析
    3.2.1 時間序列分解
    3.2.2 雜訊分量選取
    3.2.3 排列熵及其相空間重構
  3.3 小波閾值降噪
    3.3.1 閾值選取
    3.3.2 閾值處理
  3.4 模態雙分解降噪
    3.4.1 二次變分模態分解
    3.4.2 最優參數選取
  3.5 參數降噪案例
    3.5.1 數據有效性驗證
    3.5.2 降噪結果與分析
    3.5.3 實際工程運用
  3.6 本章小結
第4章發電汽輪機運行穩定性分析
  4.1 引言
  4.2 單參數非平穩時間序列預測模型
    4.2.1 參數的分解與降噪
    4.2.2 趨勢項提取與預測
  4.3 多參數的耦合相關性與數據融合
    4.3.1 多參數相關性計算
    4.3.2 多參數的數據融合

  4.4 運行穩定性分析案例
    4.4.1 單個參數的時間序列分解與降噪
    4.4.2 單個時間序列的趨勢提取與預測
    4.4.3 耦合相關性計算
    4.4.4 預測與評價結果
  4.5 本章小結
第5章發電汽輪機故障預測
  5.1 引言
  5.2 卷積-雙向長短期記憶(CNN-BiLSTM)神經網路
    5.2.1 卷積神經網路(CNN)模塊
    5.2.2 雙向長短期記憶(BiLSTM)模塊
    5.2.3 輸出模塊
  5.3 模型超參數優化
  5.4 故障預測案例
    5.4.1 運行參數降噪
    5.4.2 預測結果與分析
  5.5 本章小結
附錄主要符號說明
參考文獻

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