Fault Diagnosis of a Turbo-unit Based on Wavelet Packet Theory

In this paper we studied the fault feature of the generator set and the characteristics of wavelet packet theory for signal de noising. The vibration signal of the generator set in different states is analyzed by using the signal re construction technique of the wavelet packet theory. The time domain method is given for the generator set fault diagnosis. The experiment results show that the wavelet packet theory can be used to directly identify the state of the generator set and provide a credible new idea for complex machinery fault diagnosis.

汽轮发电机组维修手册及可视化研究

传统汽轮发电机组维修手册缺乏有效的数据管理和先进的可视化手段,主要依靠纸质手册、文字描述的方式,难以快速、准确地掌握维修操作、获取维修资源信息等,导致维修手册可视化程度低、信息理解易出错等问题。提出汽轮发电机组维修手册三维可视化方法。建立了汽轮发电机组维修手册数据模型;通过将汽轮发电机组维修资源三维模型和维修过程三维仿真结果作为基础,建立了汽轮发电机组维修手册三维可视化系统;并在某型汽轮发电机组油密封的维修过程中进行了应用验证,验证了该方法的可行性和有效性。

压缩空气小型发电系统的性能分析

为了研究压缩空气小型发电系统的性能,首先搭建试验平台并对系统各部分建立数学模型,其次基于试验平台和MATLAB/Simulink软件对系统进行试验验证和仿真研究,验证了仿真模型的合理性。进而获得不同进气压力和转速工况下发电系统的输出功率和效率特性。结果表明:该系统的输出功率随着进气压力的增加而增加,当系统进气压力为0.7 MPa,膨胀机输出转速为3000 r/min时,随着输出电压的增大,系统的输出功率先增加后趋于稳定,最大输出功率可达5.98 kW;不同的输出功率对应的最佳发电效率不同,当输出功率为1 kW和5 kW时,系统的发电效率分别为63.2%和76.7%;当气罐容积为500 L,储气罐初始压力为6 MPa,进气压力为0.7 MPa时,系统至多可以满足5.98 kW的输出功率工作2209 s。

大型汽轮发电机组现场动平衡试验研究进展

对于高参数、高效率、复杂轴系的大型超临界汽轮发电机组,启停成本过高,提高轴系动平衡的精度与效率成为降低轴系动平衡的成本的关键要素。本文分析了转子不平衡故障机理与振动特征,梳理了基于振动信号处理及深度学习的轴系不平衡故障识别方法,并列举了多种轴系动不平衡量的计算方法,建立了现场轴系动平衡治理框架。该框架融合了转子不平衡识别、动平衡修正以及轴系动平衡的影响系数数据库的建立,以提高现场动不平衡识别精度。分析表明,高效动平衡能有效降低轴系振动,并成功应用于转子热弯曲、动静碰磨等多种故障预防中,提高汽轮发电机组的安全可靠性。同时,若加重量较大时,应采用高密度平衡块,能降低不平衡块的分散度,可进一步提高动平衡的效果。

汽轮发电机组高位布置主厂房通风方案设计及测试研究

介绍了某汽轮发电机组高位布置主厂房的分区域通风方案设计理念,并对汽机房区域通风方案进行了详细分析和计算。工程建成实施后的现场测试结果表明,汽轮发电机组高位布置的汽机房采用蒸发冷却机组机械进风、屋顶通风器自然排风的通风方案可以满足通风要求。为寒冷干燥地区的汽轮发电机组高位布置主厂房的通风优化设计提供参考。

基于Lyapunov指数-相轨迹的发电机组故障诊断

以混沌理论为基础,根据非线性动力学系统的运动特性,对汽轮发电机组转子故障进行了分析阐述·通过对所测发电机组转子在3种不同工作状态下的时间序列进行的最大Lyapunov指数计算,并结合对这3种状态相轨迹图进行的分析和研究,发现发电机转子在不同工作状态下其时间序列的Lyapunov指数具有明显差异·因此,基于Lyapunov指数的实质,提出了发电机组故障诊断的'Lyapunov指数-相轨迹'法·该研究也为其他复杂机械的故障诊断和预测开辟了有效途径·

汽轮发电机组故障智能诊断方法研究

该文针对汽轮发电机组故障特点,研究了用于故障智能诊断的神经网络结构,对传统的BP神经网络进行了改进,提出了神经网络的逐层优化法,优化后的神经网络更加适用于故障诊断。通过对汽轮发电机组常见故障的分析,提出了适用于汽轮机故障诊断的原因-征兆表,在此基础上对某热电厂的汽轮发电机组故障进行了诊断,诊断结果表明,该方法能够正确地诊断出存在的故障,具有实用价值。

汽流激振对轴系稳定性的影响分析

本文提出了汽流激振的新模型，指出汽流激振将同时产生动态力和静态力并作用到转子上，两者都将影响轴系稳定性。静态力与转子在汽缸中的偏心率成正比，而动态力与偏心率无关。考虑静态力的作用后，轴系稳定性有可能更差。这从一个新的角度分析了汽流激振对轴系稳定性的影响。本文最后结合国产２００ＭＷ机组高压转子实例进行了分析。

摩擦热冲击问题的建模、仿真与振动特性分析

摩擦是大型汽轮机发电机组常见故障。在摩擦力的作用下，摩擦面温度分布变得不均匀，转子会因此而产生热弯曲，导致异常振动。文章对该问题进行了深入研究，建立了摩擦热冲击问题的数学模型，结合实际汽轮发电机组仿真了不同情况下摩擦面温度分布和热弯曲情况，分析了摩擦热冲击作用对机组振动的影响，得出了一些有用结论。

1000MW机组振动特性及案例分析

针对上海电气集团生产的1 000 MW汽轮发电机组普遍存在的高压转子振动波动、中压转子轴承座振动跳变、低压转子不稳定振动、发电机转子热不平衡和励端小轴异常振动问题,通过案例分析振动的特征及产生机理,并据此给出振动处理对策,为其他该类型机组的振动故障诊断及处理提供参考。

基于模态理论的叶片动频率计算方法

旋转状态下叶片动频率分布情况是叶片设计以及机组故障诊断必须考虑的重要因素。提出了一种基于模态分析理论 ,利用实测静态叶片模态参数重构旋转叶片动力方程 ,从而获得叶片在不同转速下的动频率。该方法可以考虑叶片径高比、叶片安装角、仰角的影响 ,可以考虑叶片切向和法向振动之间以及多模态之间的耦合 ,计算结果表明该方法具有很强的实用性。还提出了基于模态理论的叶片动频系数计算公式。最后结合实例进行了计算 。

发电机组轴承非线性油膜力的快速算法研究

基于变分不等方程理论和降维方法,文中把求解发电机组滑动轴承的压力分布问题离散化为三对角阵代数互补问题的求解,并提出了针对性的快速求解方法,得到了求解滑动轴承非线性油膜力的高效算法。算例表明,与二维有限元互补算法相比,文中算法的结果在精度得到保证的前提下,运算时间可节省99％以上。

基于现代非线性理论的汽轮发电机组故障诊断技术研究

运用小波理论、分形理论和混沌理论等非线性理论,对汽轮发电机组转子故障进行了综合分析和研究。对 所测某28 MW发电机组转子在三种不同工作状态下的时间序列进行了关联维数计算、小波包分解以及最大李雅 普诺夫指数计算,并结合其相轨迹图和庞加莱截面进行了分析与研究。结果表明,小波包分解重构技术具有很强 的消噪和非平稳信号提取能力;发电机组转子在不同工作状态下其时间序列的关联维数、李雅普诺夫指数具有明 显差别,且两量值相互补充、相互对应。由此提出:关联维数、最大李雅普诺夫指数可以作为刻画发电机组机械 故障特征的综合量化指标。该研究为非线性运动系统的在线监测、故障诊断和状态预测开辟了有效途径。

汽轮发电机组碰磨故障的典型特征研究

从定性和定量两个方面对汽轮发电机组动静碰磨故障的典型特征进行了分析和研究。在诊断汽轮发电机组动静碰磨故障时 ,应提取如下几类故障特征 :信号频谱类特征、信号的时域波形特征、轴心运动轨迹特征、振动的时变特征、振动信号的奇异特征。本文在理论和试验研究的基础上 ,给出了动静碰磨故障的典型特征集合。

轴承运行环境对其性能的影响

采用数值计算方法并结合现场优化轴承运行环境的常用手段,系统地分析了润滑油系统和轴系标高的调整与控制对轴承稳定性及瓦温的影响.结果表明:由于各轴承对支撑轴系载荷的贡献率不一样,导致各轴承标高的变化对轴系动力学特性的影响程度也不一样;轴承稳定性裕度随进油温度的升高而增大,且重载轴承的稳定性受进油温度的影响更为明显;当润滑油流量足够时,不同比压的轴承温升差别较小.

大型汽轮发电机组轴系振型识别方法研究

目前人们可以方便地获取汽轮发电机组轴承振动信号 ,但是对于轴系内部各点振动情况却知之甚少。本文运用模态分析理论建立了转子 -轴承系统轴系振型识别模型。该模型考虑了轴承等部件存在的各项异性、不同振动方向之间的耦合以及轴承座刚性等因素的影响 ,识别过程无需迭代求解。本文以转子试验台、连续转子和一大型汽轮发电机组为例详细分析了不同转速和不平衡分布下的识别结果。论文最后对本方法的误差进行了分析 ,以期提高本方法的实用性。

基于先进诊断策略的网络化机组轴系监测系统研究

先进的系统智能诊断策略与兼具安全性与开放性的系统网络体系是当前电厂机组轴系安全、经济运行监测系统发展的趋势。该文介绍的汽轮发电机组轴系监测系统是基于改进的RBFNN神经网络故障诊断模型,该模型采用多输入、单输出改进组合子网络结构改进了原有RBFNN神经网络结构输出节点数不易确定、脱机时间较长的缺陷。系统经过验证可以准确判别汽轮发电机组多种轴系典型故障,并具有判断新故障及不断修正样本的功能 。监测系统整体框架采用 Browser/Server网络体系,在保证信息安全的前提下实现设备运行参数在设备管理层(电厂主控室)、生产管理层及远端专家的信息共享。

大型水轮机组故障诊断的神经网络方法研究

本文针对大型水轮机组状态监测与故障诊断系统 ,对采用神经网络进行故障模式识别的方法进行研究 ,为克服单一神经网络模型诊断方法的局限性 ,对现有的网络模型进行了分析和比较 ,提出并探讨了多种神经网络技术应用于故障诊断的诊断方法。该方法综合了多层感知模型和自适应谐振网络各自的优势 ,建立了适用于水轮机组故障诊断的混合网络模型 。

大型汽轮发电机组调峰的综合评价与优化分析

提出对大型汽轮机组调峰运行进行综合评价的方法,并基于煤耗和转子寿命损耗建立了对机组调峰进行总体优化的数学模型。这种以综合评价指标最小为目标进行优化的方法,较以往只考虑单方面的优化方法更科学、合理而且全面。

300MW汽轮发电机组不稳定振动的原因分析及处理

针对某电厂一台300MW汽轮发电机组1号轴承、4号轴承和滑环轴轴承(7号轴承)不稳定振动故障,详细介绍了其振动特征,指出了造成不稳定振动的原因,采取了动平衡、调整轴瓦紧力、加固下垫铁等措施,取得了显著的效果。