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。     

基于轴心轨迹形态的转子裂纹故障分析与诊断

基于转子系统轴心轨迹的形态分析,提出一种对多故障中的裂纹故障进行初步诊断的简便方法。通过对转子系统1/2临界转速附近的轴心轨迹形态分析,表明在1/2临界转速附近,裂纹-碰摩双故障转子系统轴心轨迹的内环形状随着转速的变化而改变,内环的偏置方向也随转速旋转一定角度。在碰摩转子系统中,其1/2临界转速附近的轴心轨迹形态与裂纹-碰摩双故障转子有明显区别。多故障系统轴心轨迹的形态分析为对其中的裂纹故障进行初步诊断提供了新方法,使转子故障诊断效率得到提高。同时结合分岔图及频谱图对不同转子系统的动力学响应进行了分析,利用Bently转子实验台对裂纹转子系统的轴心轨迹进行了实验验证。     

分形理论及其在旋转机械故障诊断中的应用

对分形理论在旋转机械故障诊断中的应用做了初步研究,提出用分数维来定量描述转子轴心轨迹的特征,分析结果表明轴心轨迹的分数维直接反映转子的稳定程度,可用轴心轨迹的分数维来帮助判别旋转机械的故障。     

汽轮发电机组联轴器螺栓紧力不足故障诊断

通过分析某型汽轮发电机组振动异常数据，总结故障特征，对机组振动异常进行了故障诊断。结果表明：汽轮发电机组联轴器螺栓孔绞孔不合适，使机组运行过程中联轴器发生相对位移而导致联轴器螺栓不能有效传递扭矩，引起转子平衡状况发生变化，造成机组异常振动。该故障可通过复紧螺栓紧力和现场动平衡试验进行消除。此故障诊断经可为同类故障诊断分析提供参考。     

轴心轨迹自动识别及其在旋机诊断中的应用

提出了一种基于Zernike不变矩特征和神经网络分类器的轴心轨迹自动识别方法.通过对原始Zernike矩特征进行二次提取和处理,获得了对轴心轨迹识别更为敏感的矩特征量,降低了后续神经网络分类器设计的难度.仿真研究表明,基于Zernike矩的轴心轨迹识别方法,其识别精度优于常用的几何矩方法.将所提方法应用于汽轮发电机组和高速离心压缩机组轴心轨迹的自动识别,并结合频谱能量分布特征进行故障诊断,结果表明,引入轴心轨迹特征可以有效地提高旋转机械故障诊断的精度.     

600 MW汽轮发电机组转子-轴承系统的动力学研究

应用非线性动力学理论,对含摩擦的600 MW汽轮发电机组转子-轴承系统模型进行了综合的分析和研究。通过对积分得到的Poincaré映射图、相图以及轴心轨迹图的分析,发现发电机组转子在不同工作状态下,具有周期、拟周期、混沌运动交替出现的现象;和其它一些系统一样,也具有通向混沌的倍周期道路、拟周期道路和阵发性混沌道路;在不同的混沌区域内,吸引子表现为不同的形状。揭示了转子偏心距对系统复杂运动的影响和其它参数的变化使系统运动进一步复杂化等现象。     

旋转机械轴心轨迹特征提取技术研究

轴心轨迹是表征旋转机械运转状态的重要特征，目前轴心轨迹识别局限于人机对话模式，并且只对轴系故障进行初步识别，不能实现对故障细节的描述。针对这个问题，研究了轴心轨迹的自动识别方法，主要研究了轴心轨迹与转子故障严重程度的关系，提出通过特征定量化对同类故障的不同图形进行分类，引人交叉点和圆环数作为特征指标，并通过仿真分析，取得了良好效果。     

转子故障征兆自动识别的诊断系统

针对转子振动频谱、轴心轨迹和瞬态特征等故障征兆的特点,利用模糊模式识别和图象分析等方法研究了诊断知识形式的自动识别问题,建立了转子故障征兆自动识别的诊断系统.通过转子故障诊断实例考核,验证了系统诊断的可行性.     

基于Matlab的转子典型故障诊断与分析

以旋转机械为研究对象,采用Matlab软件平台,通过绘制转子在不平衡、摩擦典型故障时的轴心轨迹图方法,监测和分析旋转机械的振动故障。采用平均法提纯了轴心轨迹图,减小了随机噪声的影响,还原出干净的轴心轨迹图。试验表明,采用Matlab方法不会造成数据量的减少及细节信号的丢失,能较好地诊断转子的振动故障。     

汽轮发电机组转子不平衡振动问题研究

当前,汽轮发电机组在电力工业中得到了日渐广泛的应用。汽轮发电机组极易出现转子不平衡振动,会影响其运行安全性。对此,有必要采取有效措施对此类故障进行处理。本文简述了汽轮发电机组振动分类及影响因素,浅析了汽轮机组转子不平衡原因;探究了汽轮发电机组转子不平衡振动故障处理措施,以期为汽轮发电机组转子不平衡振动问题研究提供借鉴。     

GENERATOR VIBRATION FAULT DIAGNOSIS METHOD BASED ON ROTOR VIBRATION AND STATOR WINDING PARALLEL BRANCHES CIRCULATING CURRENT CHARACTERISTICS

Rotor vibration characteristics are first analyzed,which are that the rotor vibration of fundamental frequency will increase due to rotor winding inter-turn short circuit fault,air-gap dynamic eccentricity fault,or imbalance fault,and the vibration of the second frequency will increase when the air-gap static eccentricity fault occurs.Next,the characteristics of the stator winding parallel branches circulating current are analyzed,which are that the second harmonics circulating current will increase when the rotor winding inter-turn short circuit fault occurs,and the fundamental circulating current will increase when the air-gap eccentricity fault occurs,neither being strongly affected by the imbalance fault.Considering the differences of the rotor vibration and circulating current characteristics caused by different rotor faults,a method of generator vibration fault diagnosis,based on rotor vibration and circulating current characteristics,is developed.Finally,the rotor vibration and circulating current of a type SDF-9 generator is measured in the laboratory to verify the theoretical analysis presented above.     

发电机运行状态对定转子径向振动特性的影响分析

分析隐极同步发电机定转子径向振动随发电机运行状态的变化规律。首先通过分析不同运行状态时发电机电磁关系、电枢反应特性,以及正常运行时作用于定子的脉振电磁力特性和作用于转子的不平衡电磁力特性,分别得到定子径向倍频振动和转子径向工频振动在励磁电流一定时随发电机有功功率的变化特征,以及有功功率一定时随励磁电流的变化特征。实测了SDF-9型隐极同步发电机定转子振动信号,与理论分析结果基本吻合。另一方面也揭示基于振动特征诊断发电机故障时,必须考虑发电机的运行参数和运行状态,否则其诊断结果在实际应用中是不完整的。     

基于优化分簇贝叶斯网的转子振动故障诊断

针对柴油发动机的充电发电机结构及振动的复杂性导致其转子振动故障具有多层次性、耦合性和随机性,以及故障信息不完整性等特点,提出了一种基于振动频谱分析和贝叶斯网络的转子振动故障诊断方法。该方法将故障源和故障现象根据专家经验数值化表示并离散化,运用改进的优化分簇算法,构建特定振动故障类型的贝叶斯诊断网络,利用贝叶斯网络推理算法诊断出故障概率分布,并利用具体的故障证据、设定值对该方法进行验证。仿真及实验结果表明,该方法能在故障信息不完整情况下,依据不完整证据信息更新各网络节点的概率状态,实现对不确定信息的推理和估计,得到较好的诊断结果,提高了转子振动故障的诊断准确度。     

风力机叶轮质量不平衡故障建模及仿真研究

风力机叶轮质量不平衡故障对风力发电机组的安全稳定运行影响很大,传统的基于振动的故障诊断方法需要在风力机上安装大量的传感器,成本较高同时可靠性也较差。近年来,已有学者采用基于电信号的故障诊断方法对该故障进行试验研究,但未对该诊断方法进行理论上解释。在对该故障机理进行简要阐述后,在理论上推导该故障对风力机电功率造成的影响,利用Simulink建立在该故障状态下包含叶轮、传动链与发电机的风力机模型,仿真得到该故障条件下的电功率信号,频谱分析的结果显示其包含叶轮旋转的一倍频分量,且随着不平衡质量的增大而增大,与德国ISET研究所等试验研究的结果相符,仿真的结果从定量的角度表现该故障的严重程度,该方法可应用到故障诊断系统中用以确定不平衡质量的大小。     

发电机绕组故障时振动的关联维数分析及诊断

运用分形理论的相空间重构算法,分析了发电机在正常运行、转子励磁绕组短路和定子绕组故障3种状态时定转子振动信号的关联维数。分析结果表明,3种状态具有不同的关联维数,揭示了绕组短路的电气故障不仅引起发电机电气参数的变化,也将引起发电机振动特征的变化,且不同绕组故障对气隙磁场畸变效果不同,引起发电机定转子不同的动力学特性。最后,以定子振动的关联维数作为特征向量输入到BP网络中,将实测M JF-30-6型故障模拟发电机的定子振动的关联维数作为样本,通过学习样本的学习和对测试样本的测试分析的结果表明,该诊断方法能正确识别发电机的3种状态。     

小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究

本文就小波分析技术在汽轮机故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究，提出了基于小波能量分布的故障特征提取方法，并在转子试验台上进行了验证。实践检验证明，该实现方法能够满足汽轮机振动信号分析的需要，是一种灵活有效的特征提取方法。     

基于物联网技术的矸石发电机组故障诊断系统设计

为确保矸石发电厂正常运行,降低运行成本,设计一种基于物联网技术的矸石发电机组故障诊断系统。系统硬件部分由下位机和嵌入式网关组成,根据发电机组数据特征分别给出各模块的电路设计方案;系统软件由预处理机、状态服务器和 Web 服务器组成,通过构建物联网传感器基阵,采集发电机组实时监测数据,利用 FCM 算法获得发电机组数据特征模式矢量,确定故障类别和中心矢量,以此实现矸石发电机组故障诊断。实验表明,该系统能够正常进行数据库访问和数据检索等操作,可有效地执行业务规则并完成相关工作。     

石化旋转机械振动故障诊断与治理实例

介绍某石化总厂自备汽轮发电机组及生产流程中的高速风机由于机械与热不平衡、管道力作用、轴承座台板松动及刚性不足等引发的振动问题。根据旋转机器的具体特性，在时域和频域中分析不同工况下的振动特征，对上述问题进行诊断和治理。结果表明，诊断结论是正确的，治理措施取得良好的减振效果。     

基于全矢谱的旋转机械回转相位及应用研究

研究了旋转机械故障诊断中转子截面相互垂直两个同频信号的相位差信息,揭示了相互垂直两个信号的不同相位差对应不同的合成运动轨迹图形,推导出全矢谱分析理论中初相位的角度大小,并由初相位绘制出双截面、多截面转子的空间振形,最后通过实例将全矢谱理论结合转子空间振形和初始相位差信息应用到旋转机械不平衡故障分类中。结果表明:由初相位绘制的空间振形图可以有效地区分旋转机械不平衡故障中发生的具体形式,提高了故障诊断的准确性。