大型机组振动故障的早期预警技术

状态检修是电力设备检修方式的未来发展趋势,对特征信息微弱的或处于萌芽状态的早期故障做出判断是状态检修的关键。为此,通过灰色理论和相似性原理对大型机组的实时信息数据(PI数据)进行开发,建立了若干台汽轮发电机组的动态预警模型,研发了设备振动故障的早期预警功能,所开发的超球相似度分析技术,为设备健康状态的智能监测和评估提供了新方法。应用该预警系统发现了机组的异常状态,实际应用验证了所开发的振动故障早期预警技术的有效性。