火力发电厂汽轮机故障及精细化检修管理

在最近十几年间,我国经济和社会都实现了进一步发展,发电形式呈现出了显著的多样化发展态势。不过,现阶段,最主要的发电形式之一仍是火力发电。笔者在此将火力发电厂汽轮机管理和检修工作作为本论文研究对象,深入探究汽轮机运行故障维修的有效办法,进而为汽轮机检修精细化发展提供助力,以期作为同类研究和我国火力发电厂汽轮机管理的参考和借鉴,旨在提升火力发电厂经营效益,为人民群众的日常生活和社会生产提供优质、稳定的电力供应,最终为我国经济和社会建设奠定坚实基础。

火电厂汽轮机振动故障和诊断技术

机组振动状态决定汽轮机运行可靠性,汽轮机组中异常振动潜伏对设备的威胁,因机组振动过大被迫停运事故,针对火电厂汽轮机振动故障诊断尤为重要,及时找出振动原因采取必要措是施保证汽轮机组安全运行的关键。研究介绍火电厂汽轮机结构与工作原理,分析汽轮机振动故障原因,总结提出火电厂汽轮机振动故障诊断技术。

基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究

针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题,提出了基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术与BP神经网络相结合的方法,实现对汽轮机的机械故障诊断。由多个传感器采集振动信号,分别经小波变换特征提取后获得故障特征值,再经BP神经网络进行故障局部诊断,得到相应传感器对故障类型的基本可信任分配函数值,即获得彼此独立的多个证据,然后运用D-S证据理论对各证据进行融合,最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断。实验结果表明,该方法克服了单个传感器的局限性和不确定性,是一种有效的故障诊断方法。

改进EMD法对汽轮机故障特征提取准确性研究

传统的EMD处理故障特征时,因为分解的虚假模态分量影响而使得故障特征不够准确,需要将其去除。借鉴了较低采样频率(二倍Nyqvist频率以下)基于能量原理去除虚假模态分量的方法,将其改进应用于较大采样频率的汽轮机故障特征提取之中,实现对汽轮机故障信号去除经验模态分解过程的虚假分量。并用此改进EMD方法对汽轮机油膜震荡和动静碰磨的信号进行处理,最终得到更准确的汽轮机故障特征信息。

基于免疫克隆与模糊聚类的汽轮机故障诊断方法的研究

提出了一种免疫克隆选择算法与模糊C-均值聚类算法相结合的混合聚类算法,是一种有监督学习和无监督学习结合的算法。该算法首先用克隆选择算法对模糊聚类中心的选取进行指导,然后进行聚类。仿真结果表明,将该算法用于汽轮机的故障诊断,能够正确地诊断出存在的故障,提高了故障诊断的准确性和有效性,其性能优于模糊C-均值聚类的故障诊断方法。

基于高斯混合模型的汽轮机振动故障诊断

采用高斯混合模型(GMM)与小波包分析相结合的方法,对汽轮机振动故障进行了诊断研究。首先对振动故障信号进行小波包分解,去除干扰信号,提取包含故障特征信息的频段作为故障特征矢量。以此特征矢量建立GMM,并用建立的模型识别各种故障。利用在Bently实验台上测得的实验数据进行建模及故障识别。计算结果中,当模数M=12时,GMM识别故障的正确率约80%～90%,表明GMM结合小波包分析进行汽轮机振动故障诊断的方法能取得较好的效果。

改进D-S算法在船舶汽轮机故障诊断中的应用研究

针对汽轮机组的故障特征,将多个传感器获得的实时信号进行特征提取,对D-S证据理论在应用中不合理处进行改进。应用比较的结果表明,改进后的算法公式可信度明显提高,不确定性大大降低。

基于小波分析的汽轮机振动故障信号的检测

汽轮机的不断改进导致其内部结构日渐复杂,制造成本提升的同时检修难度也逐渐提高,满足汽轮机振动故障信号的检测且保证检测的高效准确已经成为了一个老大难的问题,精确的检测分析应运而生:小波分析,替代传统的傅里叶分析检测方法逐渐成为新式汽轮机振动故障信号检测的优选项。

电厂汽轮机常见振动故障形态论析

众所周知,在电厂中汽轮机是发电系统的主要设备,但是由于它本身具有复杂的机构和相关的系统组成,加上周边环境的与众不同,导致它很容易就会出现故障,给电厂造成一定的危害和损失,而振动故障又是其中最易造成损失的故障之一。因此,对其的研究对于减少故障的发生有着重要的意义。本文首先介绍了汽轮机在电厂的主要功能、作用等,然后对汽轮机常见振动故障进行了详细的分析,最后就这写常见振动故障的解决方案进行探讨与研究。

基于信息融合技术的船舶汽轮机故障诊断和预测的研究

汽轮机是船舶电力系统的重要组成部件,其系统运转的好坏关系到船舶航行的顺利进行,对船舶汽轮机故障诊断及预测是保障其良好运行的前提。传统的汽轮机故障诊断是对不同类型数据源进行单维度网络分析,随着设备复杂度的增加,故障诊断及预测的准确性与实效性已经越来越不能满足现代船舶故障诊断系统的要求。本文对汽轮机的故障采集数据进行多维度融合,建立集成神经网络的船舶汽轮机故障诊断及预测模型,最后进行仿真。

多传感器信息融合与神经网络的汽轮机的故障分析

本文针对多传感器信息融合与神经网络的汽轮机的故障分析研究,将从汽轮机常见故障及分析方法入手,对多传感器信息融合下的汽轮机故障进行说明。然后,本文结合神经网络在汽轮机故障诊断中的应用,对汽轮机故障诊断实例展开论述。希望本文的研究,能为汽轮机故障的准确判断提供参考性建议。

汽轮机故障诊断技术的发展与展望

随着中国科学技术的不断发展,中国的工业生产技术水平正在逐步提高,在这种环境下,中国的工业生产机械设备升级越来越快,先进的机械设备得到了广泛的应用。中国电力工业生产过程中出现的汽轮机大大提高了中国电力工业的生产率,其高效率和先进的机械性能已成为电力行业最重要的设备。然而,由于蒸汽涡轮机械的复杂结构和生产环境的影响,涡轮机具有一系列故障。本文将针对上述现象讨论涡轮机故障诊断技术的发展,以提高汽轮机故障诊断的技术水平,仅供参考。

汽轮机故障在发电厂中的诊断

我国电力的保障离不开发电厂的正常运行。发电厂借助汽轮机产生电能,保持发电厂的正常发电作业。其中汽轮机在技术进步的背景下实现了更加现代化的发展,但是由于出现故障导致不能正常发电,影响程度随着故障出现时间的持续而增大,因此做好汽轮机故障的诊断工作显得尤为重要。本文以发电厂中汽轮机故障为中心,在了解汽轮机出现的具体故障的基础上剖析目前诊断中出现的问题,结合目前先进的技术提出几点更高效率的诊断应用,旨在为实际的诊断与维护工作提供切实可行的理论基础。

齐鲁热电厂发电汽轮机开机挂闸故障分析及对策

分析哈尔滨汽轮机厂产CC60-8.83/4.31/1.47型汽轮机危急保安系统运行中出现的几个典型开机挂闸故障,并结合生产实践及处理经验提出了相应对策,达到了及时、正确处理挂闸故障的预期效果。

汽轮机故障诊断技术的发展与展望

汽轮机作为电力生产中最为核心的设备,在我国电力工业现代化进程中发挥着不可替代的作用,在功能越来越先进的同时,其运行的安全性和可靠性同样不容忽视,为此,加强汽轮机故障诊断工作,不断提升诊断技术水平成为当前电力企业工作中的重中之重。随着科技的发展,汽轮机故障诊断技术得到不断完善,但目前还存在着很多有待解决的问题,使得故障诊断还无法满足工业生产中汽轮机维护和保养的需求,即无法为汽轮机的安全、稳定运行提供技术保障,因此必须不断提升汽轮机诊断技术的水平。

基于支持向量机的汽轮机组故障诊断

汽轮机组在生产设备中有着广泛的应用,但其故障频发,对其故障诊断的研究一直是科研工作者的重点方向之一。在MATLAB开发环境下,基于支持向量机算法为核心,利用常见故障的振动特性,构建了一种分类故障诊断模型,并对常见故障进行了诊断,结果表明:该故障诊断方法能够对汽轮机故障进行有效诊断和预测,为汽轮机故障诊断提供理论依据,有着重要的现实的意义。

热电厂汽轮机常见的技术故障及其排除办法探讨

可以说常见的一些汽轮机故障是无法避免,但是我们可以除通过定期对有关系统进行清洗,定期更换易损部件,定期检查常见的故障点等来进一步减少故障的发生。本文分析了汽轮机保养和维护的重要性,并对常见的故障分析和排除进行了简要叙述,以供相关参考所用。

燃气轮机气路故障诊断技术探讨

燃气轮机在我国的工业领域中应用十分广泛,其具有较高的安全系数,且运行过程中有着良好的稳定性和可靠性,产热性能优异且体积小。然而,在燃气轮机的实际运行中却仍会出现一些气路故障,对其运行性能产生不利影响,因此,该文从燃气轮机技术概述、燃气轮机的常见气路故障现象、燃气轮机气路故障的诊断思路及预防和燃气轮机气路故障的常用诊断技术4方面详细讨论如何有效改善并解决燃气轮机运行过程中常出现的典型气路故障,保证燃气轮机的稳定运行,为企业带来最大化的经济效益。

小波分析技术在汽轮机振动信号消噪与检测中的应用

采用小波包进行汽轮机振动信号的消噪与检测,可有效保留信号中包含故障特征的弱突变信息。提出了基于小波包的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法。它是以小波包能量为基础,以原始信号与降噪后信号之间的均方误差(MSE)极小化为目标的基于小波包的降噪算法,并与传统的Donoho硬阈值降噪算法作了比较。检测结果表明,在故障检测前先采用小波包基方法对故障信号进行消噪,有利于提高汽轮机振动检测的准确性。

汽轮机油乳化的危害及防治

我厂4台125MW机组均采用^#46汽轮机油作为润滑用油，在机组运行过程中，也出现过汽轮机油由于含水量过高造成的油质乳化现象。