分享到:

水轮发电机组振动故障诊断与识别

1 前言本文就水轮发电机组振动故障特点、振动原因及其主要特征和振动故障的诊断与识别方法谈一点粗浅的看法 ,由于该方面实践工作和资料搜集工作的有限 ,文章可能存在许多不足之处 ,恳请同行批评指正。2 水轮发电机组振动故障特点一切机器在运行中 ,都不可避免地存在着不同程度的振动。和其他动力机械一样 ,水轮发电机在运行中 ,也不可避免存在一定的振动。因此 ,对各类不同装置形式及所采用的轴承型式的水轮发电机组 ,根据其不同的额定转速对各部位 (或规定的各典型特征部位 )的振动 ,均有一个允许范围。若超过这一范围 ,就视为机组在运行中不允许的振动故障。本文所要讨论和涉及的问题 ,均是对水电机组的振动故障而言。另外 ,由于水轮发电机组工作的特殊性 ,其振动故障与一般动力机械相比 ,有较大的差异。引起水轮发电机组振动的原因要比普通动力机械复杂得多。除需要考虑机组本身旋转部分或固定部分的振动外 ,尚需考虑流动液体的动水压力造成对电站引水系统、水...  (本文共5页) 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

基于弯扭耦合振动与轴心轨迹辨识的水轮发电机组故障诊断研究

随着水电机组的研究、制造和应用向巨型化、大容量方向发展,水轮发电机组振动问题越来越突出,人们针对机组的振动现象开展了深入的研究,积极探寻有效的状态监测与故障诊断方法并取得了许多成果。但由于研究范式的局限,尤其是研究理论在技术实现方法上的限制,使得某些类型的振动故障难以准确诊断。研究水电机组弯扭耦合振动现象并解析其机理极具挑战性,研究成果将有助于全面了解轴系动力学特性,增强振动分析手段,并提高故障诊断的准确性。论文以刚性支撑的单质量不平衡转子为研究对象,建立了计及陀螺效应的转子弯扭耦合振动数学模型,并通过仿真试验分析了该类转子的弯扭耦合振动特性:考虑陀螺效应后,弯振响应变大,单盘转子的临界转速增加。弯振响应主要包含工频(1X分量)以及耦合的|Ω±ωti|、|ω1i±ωti|等频率(Ω为转频、ωti为外扭矩角频率);由于没有重力影响,扭振响应的1X分量很小,主要包含耦合的|Ω±ω1i|(ω1i为外激励角频率)、|Ω±ω2i|(ω2i...  (本文共145页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安理工大学
西安理工大学

基于神经网络和小波分析的水力机组振动故障诊断研究

“无人值班”(少人值守)运行方式正在水电行业广泛推广并实施,“状态检修”也己成为一种新的发展趋势。在这种新形势下,不仅要求提高机组的自动化运行水平,更要求机组的运行具有极高的可靠性、安全性和稳定性。稳定性是机组工作性能中的一项重要指标,对其评价主要通过衡量机组的振动水平来进行。因此,本文从振动角度出发,针对水轮发电机组的振动特点,采用基于神经网络和小波包方法分析机组振动原因。对选题及其相关背景进行了探讨,并对小波基础理论和神经网络基础进行了阐述。针对实际应用,对小波和神经网络的相关应用算法进行了详细探讨。主要工作内容包括以下几个方面:本文首先研究了水轮发电机组的振动与其他旋转机械的振动的不同,由于水力、机械、电气三方面因素引起的振动形成的祸联、振动故障与振动特征的非对应性及多种振动在某部位的叠加,形成了水轮发电机组振动的复杂性。然后在研究小波理论在信号去噪方面的原理和算法的基础上,针对水力机组故障信号的特殊性,通过对比小波包几种...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

水轮发电机组无线振动监测与故障诊断系统设计

水轮发电机组长期运行的过程中会逐渐受到各种外界影响,如机械磨损、泥沙的侵蚀、气蚀磨损等。长此以往,这些电气或机械破坏终将导致发电设备的效率降低甚至发生事故,而这些破坏大部分可以通过机组的受力等产生的振动来反映。在对水轮发电机组振动数据采集中,若采用传统的有线传输方式,存在着导线在水中浸泡或被导叶割断的风险,采用无线传输的方式能摆脱走线的问题。水轮发电机组这一复杂非线性系统,同一故障不同运行工况下,故障征兆可能不同,传统基于信号处理的水轮发电机组故障诊断方法,仅仅依赖振动信号的时频特征进行故障模式识别,会忽略水轮发电机组运行工况对振动信号时频特征的影响。本课题设计了水轮发电机组无线振动监测系统,并搭建了水轮发电机组振动故障模型,能无线传输振动数据并对故障进行快速诊断预警。首先将水轮发电机组无线振动监测系统的节点主要分为无线振动传感器采集节点和无线振动汇聚节点。对监测系统的节点进行软硬件设计,包括了硬件选型、电路设计、RTU软件设计...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安理工大学
西安理工大学

水轮发电机组振动在线监测与分析系统研究

随着我国水电在系统中所占比重的增加及单机容量的增大,水电机组的稳定对系统的安全稳定运行越来越重要,振动是影响水电机组稳定运行的重要因素,本文在对振动监测与分析方法研究的基础上,研制出一套振动在线监测与分析系统。首先从水电厂实际出发,阐述了水电厂实施振动在线监测系统的目的、意义和内容以及国内外发展现状,分析和归纳了水轮发电机组振动的机理、振动故障的特征,充分利用国内外现有的测试技术,对水轮发电机组振动在线监测与试验分析系统的测量参数、测点布置、传感器及采集卡选择、信号调理板设计进行了详细设计。其次针对传统傅里叶变换对非平稳信号分析的不足,本文将小波分析引入到振动信号的分析处理中来,实例分析表明小波分析具有良好的时频分析特性及局部化分析的能力,将傅里叶变换和小波分析相结合进行振动信号的分析处理具有良好的应用效果。最后研制了一套由工控机、A/D卡、振动、摆度传感器及相关模块组成的振动在线监测与分析系统。该系统采用多通道同步采集,采样频...  (本文共99页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安理工大学
西安理工大学

基于神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究

水轮发电机组振动是一个非常复杂的物理过程,随着用户对供电质量要求的提高,以及大中型水力发电厂推行“无人值班”(少人值守)的管理模式,建立机组振动在线监测诊断系统,对机组振动故障进行早期诊断,及时发现和排除系统故障,对保障水轮发电机组稳定运行十分重要。神经网络以其良好的非线性映射能力和D-S证据理论在表达不确定性方面具有独特的优势,均在故障诊断领域得到了广泛的应用。本文以BP神经网络和D-S证据理论为基础,提出了一种基于D-S证据理论对子神经网络的输出进行融合的方法。该方法将每个神经网络看作一个证据,对神经网络的输出在时间域、空间域上进行融合,从不同侧面对故障进行诊断,充分利用故障信息,从而提高诊断的准确率。通过对水轮发电机组的常见故障进行诊断,诊断结果表明了该算法的可行性。本文主要进行了以下工作:从水电厂实际出发,阐述了开展水电机组故障诊断研究的重要意义与目的,简要介绍了国内外水电机组故障诊断技术发展现状以及目前应用于故障诊断领...  (本文共81页) 本文目录 | 阅读全文>>