具体描述
本书对300MW汽轮机发电机组运行、检修过性中可能发生事故的危险源进行了全面分析，预测了其危害后果，并制订出相应的危险点控制措施，是《电业安全工作规程》与其他规程在300MW机组上的综合应用，更是一本安全生产的实用手册。
全书共分7章。分别介绍了300MW火电机组在汽轮机检修，锅炉检修，电气检修，电气、热工控制，化学检修、燃运检修等方面的危险点预测预控。
本书读者对象为300MW汽轮发电机组运行、检修及管理人员，亦可供其他发电厂人员参考。
图书简介：电力设备状态监测与智能运维策略 本书聚焦于现代电力系统中关键设备的运行状态评估、故障早期预警及智能化维护管理体系的构建与实践。 在电力系统安全、高效运行的需求驱动下，传统依赖定期维护的模式已逐渐被基于状态监测（Condition Monitoring, CM）和预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的理念所取代。本书系统阐述了如何通过先进的传感技术、数据采集手段、信号处理算法以及智能分析模型，实现对电力基础设施，特别是大型旋转机械和关键电气设备的“健康状况”进行实时、精准的洞察。 --- 第一部分：电力设备状态监测基础理论与技术 本部分深入探讨了状态监测的理论基础、技术路线以及数据获取的工程实现。 1. 状态监测的理论框架与关键参数识别： 阐述了设备劣化机理与可测信号之间的内在联系。详细解析了振动学、热力学、声学、油液分析等基础物理学原理在设备健康评估中的应用。重点讨论了针对不同类型设备（如发电机转子、大型变压器、高压断路器）的特征参数选择标准，包括但不限于：振动频谱特征（FFT、包络解调）、温度分布梯度、局部放电（PD）信号的类型与强度、以及绝缘油中溶解气体的组分变化规律。 2. 数据采集系统与工程实现： 详细介绍了新一代工业物联网（IIoT）在电力状态监测中的部署架构。涵盖了从现场传感器选型、数据预处理、边缘计算到云端存储的全链路技术栈。内容包括：高精度应变片、压电加速度计、光纤传感器的性能指标与安装规范；数据总线协议（如OPC UA、Modbus/TCP）的选择与配置；以及分布式数据采集系统的同步与时间戳管理技术，确保采集数据的准确性和时间连续性。 3. 信号处理与特征提取： 本节侧重于如何将原始传感器数据转化为可用于诊断的信息。详述了时域、频域、时频域分析方法的应用场景与局限性。特别引入了先进的信号处理技术，如小波变换（Wavelet Transform）在处理非平稳振动信号和冲击信号中的优势；盲源分离技术在复杂工况下噪声背景中提取微弱故障特征的应用；以及如何通过数据降维技术（如主成分分析PCA）有效提炼高维监测数据中的核心信息。 --- 第二部分：先进诊断模型与故障预测算法 本部分是本书的核心，着重于如何利用处理后的特征数据构建可靠的预测模型，实现故障的早期预警和寿命评估。 4. 机器学习在故障诊断中的应用： 系统回顾了用于分类和模式识别的经典机器学习算法在电力设备故障诊断中的应用。包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）等在设备“是/否”故障判断中的效能对比。强调了数据标注与特征工程在提升模型泛化能力中的关键作用。 5. 深度学习驱动的故障识别与分类： 深入探讨了深度神经网络（DNN）在处理大规模、高复杂度监测数据方面的潜力。重点介绍了卷积神经网络（CNN）用于图像化数据（如红外热像图、振动频谱图）的特征自动学习；循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在序列数据（如趋势数据）中的时间依赖性建模能力。书中提供了针对特定故障类型（如轴承剥落、定子绕组松动）的深度学习模型结构设计与参数优化案例。 6. 剩余使用寿命（RUL）预测模型： 本节聚焦于预测性维护的关键——寿命预测。详细介绍了基于物理模型（Physics-of-Failure, PoF）的退化轨迹建模方法，以及数据驱动的健康指标（Health Index, HI）构建流程。重点讲解了基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）的状态空间模型，用于实时跟踪设备退化过程；同时，也探讨了使用长短期记忆网络（LSTM）结合概率预测区间，为维护决策提供置信度支撑。 --- 第三部分：智能运维策略与系统集成 本书的最后部分将技术前沿与工程实践相结合，探讨如何将预测结果转化为高效的、柔性的运维策略。 7. 智能预警与决策支持系统： 阐述了构建一个闭环、智能化的预测性维护（PdM）系统的架构。内容包括：多级预警阈值的动态设定机制（基于风险矩阵和运行约束）；故障隔离与根因分析的自动化流程；以及如何将预测结果无缝集成到企业资产管理系统（EAM/CMMS）中，实现工单的自动生成与资源调度优化。 8. 维护策略的优化与经济性分析： 探讨了如何根据RUL预测结果和维护成本，制定最优的维护间隔策略。引入了可靠性理论和马尔可夫决策过程（MDP）的思想，对“计划停机维护”与“故障后抢修”的成本效益进行量化比较。本章旨在指导管理者实现从被动反应到主动预防的维护理念转变，最大化设备运行的经济效益。 9. 柔性运维与远程诊断技术： 着眼于未来电网运维的发展方向，介绍了结合增强现实（AR）/虚拟现实（VR）技术的现场辅助维护；以及利用安全可靠的远程诊断平台，实现专家知识的远程共享与故障排查。强调了网络安全在数据传输和远程控制中的基础性地位。 --- 本书适合对象： 电力、能源、机械、自动化等相关专业的研究生及高年级本科生。 从事电厂、变电站、输变电设备状态监测、设备管理、维护工程师、技术支持人员。 资产管理系统（EAM/PdM）的开发工程师与系统集成商。 本书特色： 本书结合了电力系统高可靠性运行的实际需求，理论与工程实践紧密结合。内容涵盖了从基础信号采集到复杂深度学习预测模型的全技术链条，提供的案例和方法论均来源于实际工业应用场景，是系统学习和应用先进电力设备智能运维技术的权威参考资料。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有