挂治电厂2号机在线监测振摆数据降噪处理方法

针对水轮机在线监测振摆信号降噪处理等问题,本文提出经验模态分解(EMD)与小波阈值降噪处理方法。该方法首先将振摆信号进行EMD自适应分解,得到一系列本征固有模态函数(IMF),然后结合小波阈值函数对每一个IMF进行阈值降噪处理,最后将经过小波阈值函数降噪处理的IMF进行重构,构成降噪后的信号。并通过仿真信号验证了处理方法的正确性,采用该方法对在线监测系统采集的振摆数据进行降噪处理,结果表明该方法为能有效地对在线监测振摆数据进行降噪。本文提出的EMD与小波阈值降噪方法适用于水轮机振动信号的降噪处理这一领域,该方法将EMD与小波阈值相结合,避免单一小波阈值降噪中分解层数和小波基选择的局限性,相比传统小波阈值降噪方法,有较高的信噪比。

水轮发电机定子铁心硅钢片修复新工艺研究

讲述了三板溪水力发电厂因定子接地需对发电机定子重新叠装,同时为节约检修成本和响应国家环保部门的要求,委托专业厂家对旧硅钢片进行修复.为确保修复质量,修复过程中需对修复工艺进行控制,修复后对其进行检验和试验,此改造方法可为其他电厂同类型机组定子改造提供参考,具有一定的借鉴意义.

改进EEMD与ICA算法的水电机组振动信号特征提取

针对水轮机运行机组工况复杂,故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进EEMD与独立分量分析(ICA)的新方法。首先,通过镜像延拓方法对原始信号进行延拓,以达到抑制端点效应的目的;其次用集合经验模态分解(EEMD)方法对延拓后的信号进行分解得到一系列本征模态函数(imf)分量,以改善算法的分解性能,并将imf延拓部分的数据截去;最后对EEMD分解得到的主要imf分量进行重构并与原信号一起作为ICA分量的输入信号,对ICA算法的输出信号进行频谱特征分析。结果表明:基于改进EEMD与独立分量分析(ICA)的新方法可对水轮机组复杂工况下的非平稳信号进行特征提取,此方法具备自适应特征提取水轮机组故障信号的能力,具有良好工程实践。

智能远程运维与机组在线监测系统的融合应用

针对挂治电厂机组在线监测系统功能欠缺、分析能力弱等问题,本文提出了一套符合实际的解决方法。一是为发电机新设计安装电容气隙传感器,在机组在线监测系统基础上扩展开发气隙监测功能,在服务器端研发故障诊断算法和指标模型,实现准确诊断发电机故障和缺陷。二是研发水轮机空化监测功能,基于声学和振动测量学原理,对空泡发生、发展到溃灭的过程中辐射的噪声信号进行监测和分析。三是为顶盖螺栓开发轴力在线监测功能,分析是否发生松动、断裂,并进行预警,作为人工检查的重要辅助手段。最后将以上新功能的采集数据送至公司智能远程运维系统,融合运用其强大的计算能力和丰富的算法模型,预判变化趋势,指导电厂设备维护和状态检修。