Metoda diagnostyki cieplno-przepływowej turbin parowych wykorzystująca elementy algorytmów genetycznych - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Metoda diagnostyki cieplno-przepływowej turbin parowych wykorzystująca elementy algorytmów genetycznych

Abstrakt

Rozprawa doktorska poświęcona jest opisowi budowania metody diagnostyki cieplno-przepływowej z wykorzystaniem elementów algorytmów genetycznych. Do tworzenia założeń i algorytmów metody posłużono się przykładem funkcjonowania bloku elektrowni kondensacyjnej ze szczególnym uwzględnieniem układu łopatkowego turbiny parowej. Celem pracy jest zbudowanie metody diagnostyki cieplno-przepływowej. Zadaniem metody jest przeprowadzenie procesu diagnozy dla pogorszonych parametrów eksploatacyjnych procesu przemian energetycznych bloku energetycznego (np. sprawności) polegająca na detekcji, lokalizacji i identyfikacji przyczyn degradacji urządzeń składowych bloku energetycznego. Motywacją do podjęcia badań jest coraz ważniejsza rola procedur diagnostycznych w eksploatacji obiektów energetycznych Zbudowana w trakcie pracy kwalifikacyjnej metoda diagnostyczna poszukiwania niesprawności i uszkodzeń jest przewidziana do użycia tylko w procedowaniu off-line. Badania nad zastosowaniem metod algorytmów genetycznych dla celów diagnostyki cieplno-przepływowej pokazały, że nie można użyć klasycznego algorytmu genetycznego do wykrywania degradacji wielokrotnych. Intensywne badania wykorzystujące symulacje degradacji eksploatacyjnej turbin doprowadziły do modyfikacji jednego z elementów algorytmu genetycznego – procesu selekcji. Wyniki badań umożliwiły zbudowanie nowej metody diagnostycznej pozwalającej na przeprowadzenie z dobrą dokładnością procesu lokalizacji i identyfikacji przyczyn degradacji wielokrotnych występujących potencjalnie w turbinach parowych.

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 66 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Copyright (Author(s))

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Doktoraty, rozprawy habilitacyjne, nostryfikacje
Typ:
praca doktorska pracowników zatrudnionych w PG oraz studentów studium doktoranckiego
Język:
polski
Rok wydania:
2023
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 75 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi