面向原发性因素溯源的汽轮机故障系统级建模理论研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51575497
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The existing researches on fault diagnosis of steam turbine, is mainly aiming at some key components and parts such as rotor-bearings system, etc., and mainly focused on the diagnosis of some typical fault patterns. Usually, component-level fault diagnosis can only recognize the induced fault, without further traceability and cure on their underlying factors. From the systemic point of view, steam turbine fault shows obvious characteristics as atypical predisposing factors, multi-factor coupling and dynamic evolution, which put forward the urgent request to system-level fault diagnosis. However, its researches are still not enough at present, and need to be further strengthened. This project is based on the power plant steam turbine as the research objective, on system-level modeling of steam turbine fault as the research thread, on the tracing back to the underlying failure factors as research goal, on establishment of a complete representation hierarchy on system state of multi-dimensional, multi-parametric and multi physical quantities as the research breakthrough point, on the combined layering decomposition on structure and function of system as research method. Using a comprehensive theoretical and experimental simulation strategy, both multi-factor coupling mechanism and evolution law on steam turbine fault are deeply explored and studied. Finally, a series of systemic solutions to underlying factors traceability are proposed, including the system-level modeling technique for steam turbine fault, the algorithm for decoupling control on coupled factors and the inverse approach based on inverse system analysis. Thus, theoretical and technical support is supplied to improve the level of system-level fault diagnosis of steam turbine.
现有的汽轮机故障诊断研究,主要针对的是设备中某些关键的零部件如转子-轴承系统等,并主要集中于典型故障模式的诊断。零部件级故障诊断往往只能诊断出诱发性故障,无法进一步追溯故障的发生根源并对其进行根治。从系统角度看,汽轮机故障具有明显的诱发因素非典型性、多因素耦合性以及动态演变性,这对系统级故障诊断提出了迫切的要求,但是目前这方面的研究还不够,有待进一步强化。本项目以电厂汽轮机为研究对象,以汽轮机故障的系统级建模为主线,以追溯故障的发生根源为目标,以建立系统状态的多维、多参数、多物理量完备描述体系为切入点,以系统的结构-功能层次化协同分解为手段,采取理论仿真与试验模拟综合的研究策略,深入探索汽轮机故障的多因素耦合机理,研究故障的动态演变规律,提出一套面向原发性因素溯源的汽轮机故障系统级建模技术、耦合因素的解耦控制算法和基于逆系统分析的反求方法,为提高汽轮机系统级故障诊断水平提供理论和技术支撑。

结项摘要

现有的汽轮机故障诊断研究,主要针对的是设备中某些关键的零部件如转子-轴承系统等,并主要集中于典型故障模式的诊断。零部件级故障诊断往往只能诊断出诱发性故障,无法进一步追溯故障的发生根源并对其进行根治。从系统角度看,汽轮机故障具有明显的诱发因素非典型性、多因素耦合性以及动态演变性,这对系统级故障诊断提出了迫切的要求,但是目前这方面的研究还不够,有待进一步强化。本项目以电厂汽轮机为研究对象,主要在汽轮机系统状态的描述体系、汽轮机故障的系统级建模方法、汽轮机系统故障原发性因素的追溯技术以及原型系统开发与实证等几个方面开展研究,建立了系统状态的多维、多参数、多物理量完备描述体系,对汽轮机故障的多因素耦合机理与动态演变规律有了深入认识,进而提出系统的面向原发性因素溯源的汽轮机故障系统级建模技术、耦合因素的解耦控制算法和基于逆系统分析的反求方法,并构建了原型软件系统。所取得的系列研究成果,为提高汽轮机系统级故障诊断水平提供了理论和技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(9)
Unsupervised Fault Diagnosis of a Gear Transmission Chain Using a Deep Belief Network.
使用深度置信网络的齿轮传动链无监督故障诊断
  • DOI:
    10.3390/s17071564
  • 发表时间:
    2017-07-04
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    He J;Yang S;Gan C
  • 通讯作者:
    Gan C
空间任意斜裂纹引起的转子刚度变化机理研究
  • DOI:
    10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2018.03.015
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    振动工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    焦卫东;蒋永华;施继忠;王晓燕
  • 通讯作者:
    王晓燕
一种旋转机械系统耦合故障诊断的新方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    仪器仪表学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    焦卫东;蒋永华;施继忠;王晓燕
  • 通讯作者:
    王晓燕
旋转机械损伤跟踪的改进相空间曲变法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    振动与冲击
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛乾;杨世锡;甘春标
  • 通讯作者:
    甘春标
变工况运行的制冷压缩机功率消耗的定量关系式研究
  • DOI:
    10.16051/j.cnki.ysjjs.2019.01.002
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    压缩机技术
  • 影响因子:
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  • 作者:
    王晓燕;焦卫东;朱利民
  • 通讯作者:
    朱利民

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其他文献

基于World Wind的民航导航数据库设计及实现
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张思远
电力变压器远程状态监测策略
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    振动.测试与诊断(EI收录)
  • 影响因子:
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  • 作者:
    杨世锡;严拱标;钱苏翔;焦卫东
  • 通讯作者:
    焦卫东
基于SAS算法的起飞一发失效应急路径规划方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    焦卫东;程颖;柯然
  • 通讯作者:
    柯然
LabVIEW中创建和访问XML文件的实现
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    现代机械
  • 影响因子:
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  • 作者:
    焦卫东;蔡清华;罗锡梁;钱苏翔;杨世锡
  • 通讯作者:
    杨世锡
考虑地形影响的卫星导航性能评估方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    计算机仿真
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈笑云;颜思明;焦卫东
  • 通讯作者:
    焦卫东

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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