成果名称：水电机组状态监测与故障诊断技术研究及应用
申请单位：清华大学
鉴定编号：鉴字[教NF2006 ]第022 号
鉴定日期：2006年8月7日
学 科： 10机械
成果简介：（1000字以内，可公开部分）
本成果面向水电机组状态监测与故障诊断，从动力学机理、信号检测与状态分析、故障诊断方法及策略、基于Internet/Intranet的应用系统设计及实现等方面全面地展开了研究，在理论、技术和应用方面，都取得了一系列有理论意义和应用价值的创新性成果，共发表相关论文42篇，其中SCI 收录7篇，EI收录20篇。同时发展起了较成熟的应用技术，并在水电行业三十余家电厂得到了成功应用和推广，取得了巨大的经济效益和社会效益。本项目研究内容和成果主要包括理论、方法及技术研究和应用系统开发及应用推广两部分：
1）水电机组状态监测与故障诊断技术：全面地对水电机组的振动特性和故障动力学进行了系统深入研究，弥补了水电机组（尤其是实际机组）动力学机理方面研究的薄弱；首次研究了机组可观测点处的振动信号同水轮机主轴危险截面应力之间的关系，提出了基于振动信号的水电机组主轴寿命损耗的可编程算法；针对水电机组的运行状态和状态信号特征，研究发展了基于小波变换、Chirplet变换和Hilbert-Huang变换等先进信号分析的水电机组状态分析方法；提出了基于状态预警机制的、人工诊断与自动诊断相结合的故障诊断策略及诊断系统实现方案，首次归纳总结出了较完备的水电机组故障诊断规则，提出了基于双参数（强度因子和精度因子）的诊断知识表示方法和诊断推理策略。
2）水电机组状态监测与故障诊断系统设计与实现技术：在理论、方法和技术研究的基础上，广泛总结和分析终端用户的需求，对水电机组状态监测与故障诊断系统的设计与实现技术进行了全面的研究，研制开发出了实际应用系统（PSTA系列）。该系统不论在系统结构还是功能实现上都达到了该领域国内外的先进水平，并在系统体系结构、基于数据挖掘技术的海量数据分析整理、状态报告的自动制作、虚拟试验功能、软件重构和系统使用规程建立等方面体现了创新性和原创性。
