基于Windows环境的汽轮发电机组转子振动模糊诊断系统研究

本文主要探讨了1999年发表在《武汉水利电力大学学报》第32卷第6期的一篇关于汽轮发电机组转子机械故障模糊诊断系统的研究与开发论文。作者谢诞梅、王建梅、蔡建国、杨俊和刘先斐来自武汉水利电力大学动力与机械学院，他们针对汽轮发电机组这种关键的连续高速旋转设备面临的机械故障问题，提出了一种在Windows中文环境下开发的模糊诊断系统。 在汽轮发电机组运行中，由于转子可能遭遇强烈振动，这不仅可能导致设备损坏，如汽封磨损、叶轮耐疲劳强度降低，还可能引发严重的安全事故。因此，对转子机械振动故障的准确诊断至关重要。传统的方法通常依赖于间接测量的动态信号作为特征信号，但这些信号往往包含不确定性，难以精确判断。 模糊诊断方法的引入解决了这一问题。它基于模糊集合理论，允许将那些既有A特性又不完全符合A定义的元素分配在0到1的区间内，通过隶属函数μA(X)进行量化。在汽轮机转子故障诊断中，特征信号（如轴承振动振幅或特定谐波）被视为模糊集合的一部分，而故障原因（如质量不平衡或轴线不对中）则被定义为潜在的故障元素。 本文的创新之处在于提出了一种基于Windows环境下的中文模糊诊断系统，能够处理这些模糊信息并提供准确的故障识别。模糊诊断通过分析这些不确定性因素，提高了诊断的精度和可靠性，对于保障汽轮发电机组的安全运行具有重要意义。研究方法包括系统的设计思路、实现技术以及具体的应用过程，为汽轮机维护人员提供了有力的故障预警工具。整篇文章强调了模糊诊断在现代高参数汽轮机中的实际应用价值和其在保障电力系统稳定运行中的核心作用。