水轮发电机组振动测量、分析与研究

通过分析研究五强溪水电厂机组在中水头下的振动测量数据，探讨了水轮发电机组的振动特点，找出了机组振动原因和规律，介绍了改善机组振动的方案措施，并根据现场经验，归纳了正确测量与正确分析水轮发电机组振动的注意事项，总结了水轮发电机组振动测量与分析的方法，为大型水轮发电机组振动的分析研究提供参考。     

水轮发电机组常见振动原因分析

水轮发电机组振动因素很多,为分析解决水轮发电机组常见振动故障,从水力、机械、电气方面分析水轮发电机组的常见振动原因,并详细列举工作中实际案例,为机组检修提供技术支持。     

机组定子振动幅值大原因分析和解决措施

针对彭水电站4号水轮发电机组定子振动幅值大的问题,通过4号机组A级检修,对机组相关部件进行调整,有效降低了定子振动幅值,确保了机组安全稳定运行,为后期水轮发电机组类似问题治理提供参考.     

动平衡消除水轮发电机振动故障

将影响系数法应用于水轮发电机转子现场动平衡,消除其振动故障.以大龙潭水电站1#水轮发电机组为例,对其存在的振动问题进行了试验分析,用幅相影响系数法进行现场动平衡试验,消除了机组的振动问题.提出对于高转速水轮发电机组采用双平面加配重进行平衡效果更好,平衡精度更高.     

大中型水轮发电机组振动原因分析及判断

大中型水轮发电机机组振动指标是影响水轮发电机组运行性能中的重要参数之一。通过对大中型水轮发电机组振动的分类及对机组稳定性试验和振动测试关系的探讨,并对振动产生原因进行分析,以更好地解决实际工作中所遇到的问题。     

综合治理消除水轮发电机组振动故障

水轮发电机组振动可以在很宽的频率范围内发生,其振源主要来自于机械、电磁和水力3个方面。实际出现的振动问题常常因几个方面的因素耦合在一起,变得更复杂。提出综合治理消除水轮发电机组振动故障来解决这类复杂问题。应用理论分析与现场试验相结合的方法,分析了天生桥Ⅰ级3号水轮发电机组不稳定振动问题,研究发现引起机组振动的主要原因是上机架连接刚度弱、存在转子质量不平衡和发电机电磁不平衡3个因素,提出相应的解决办法,进行综合治理,消除了机组的振动。     

导轴承与推力轴承耦合作用下水电机组的横向振动研究

本文研究了推力轴承与导轴承对水轮发电机组的耦合作用。用有限元法建立了轴系横向振动力学模型,采用复模态分析方法计算了机组轴系统横向回转振动的自振频率及临界转速。分析了推力轴承与导轴承耦合作用对立式机组轴系统稳定性的影响,为考虑推力轴承作用的立式水轮发电机组轴系动力设计提供了理论基础。     

模糊聚类分析在水电机组振动故障诊断中的应用

水轮发电机组的振动与其他旋转机械的振动有很大不同，水力、机械、电气3方面因素各自引起的振动形成的耦联、振动故障与振动特征的非一一对应性及多种振动在某部位的叠加，形成了水轮发电机组振动的复杂性，很难用准确的语言来描述振动的程度及振动是否存在，这就给振动原因的分析带一定困难。采用模糊数学的方法，用隶属度来描述诸如“振动大”、故障“存在”或故障“严重”等此类模糊命题，比用传统的二值逻辑更实际地反映了机组的振动。在此基础上引用模糊理论中隶属度的概念来描述机组振动故障存在的倾向性，采用动态模糊聚类分析示分析机组振动的原因。通过实例检验表明，理论计算与现场检查结果相符，证明该方法具有良好的实际应用前景，为水轮发电机组状态监测及故障诊断提供了一种新途径。     

小山电站混流式水电机组运行稳定性分析

小山电站机组为80 MW混流式水轮发电机组,为了检验机组的运行特性,在机组大修后,对机组进行了稳定性试验,通过试验,分析各运行工况下机组各部位振动摆度、压力脉动数据,找出机组振动原因,从而为机组避振运行、提高运行寿命提供科学依据.     

基于LabVIEW的水电机组振动监测系统设计

相对智能化较低的传统仪器,采用基于LabVIEW软件为开发平台的高技术虚拟仪器,研制水轮发电机组振动状态监测和诊断系统,实现对水轮发电机组振动信号的数据采集与分析、数据处理与显示及结果控制与储存。对机组振动状态进行实时监测与故障诊断,及时采取措施将振动故障限制在允许范围内,这项工作对水轮发电机组安全可靠稳定运行具有工程实际指导意义。     

基于小波变换与傅里叶变换相结合的电能质量监测方法

介绍了至今为止国家标准中规定的各项电能质量指标的计算方法,提出了一种将小波变换与短时傅里叶变换相结合的方法对电能质量的暂态和稳态问题监测的方法,其中小波变换选用Mallat算法,短时傅里叶变换窗函数选用Hanning窗。利用小波变换Mallat算法对暂态电能质量问题进行实时监测,并且区分稳态扰动与暂态扰动,再对各频段进行短时傅里叶变换去分析,从而能够很好的对时域和频域进行分析。MATLAB的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性     

水电机组振动信号的子带能量特征提取方法研究

通过分析引起水电机组振动故障的各种原因及其频率特征，综合采用小波分析和傅立叶变换方法对机组振动信号进行了预处理，提出了对机组振动的各频段信号进行子带能量特征提取的方法，从而为准确地诊断机组的振动故障和引起故障的原因提供了依据。     

Air-gap force distribution and vibration pattern of Induction motors under dynamic eccentricity

A method for determining the signatures of dynamic eccentricity in the airgap force distribution and vibration pattern of induction machine is presented. The radial electromagnetic force distribution along the airgap, which is the main source of vibration, is calculated and developed into a double Fourier series in space and time. Finite element simulations of faulty and healthy machines are performed. They show that the electromagnetic force distribution is a sensible parameter to the changes in the machine condition. The computations show the existence of low frequency and low order force distributions, which can be used as identifiable signatures of the motor condition by measuring the corresponding low order vibration components. These findings are supported by vibration measurements and modal testing. The low frequency components offer an alternative way to the monitoring of slot passing frequencies, bringing new components that allow to discriminate between dynamic eccentricity and rotor mechanical unbalance. The method also revealed a non linear relationship between loading, stress waves and vibration during dynamic eccentricity.     

水电机组振动故障的信息融合诊断与仿真研究

引起水电机组振动的原因复杂,目前主要是通过转速试验、负荷试验和励磁试验等试验手段来判别机组的振动故障.该文将多传感器信息融合方法引入水电机组振动故障诊断中,通过分析机组振动的频率特征,建立了振动故障的融合诊断识别框架,并模拟机组各部位的振动信号,采用小波分析和傅立叶变换进行预处理,提取信号的子带能量特征,应用信息融合方法进行了仿真诊断.结果表明,基于信息融合的故障诊断能充分利用机组各部位的信息,可以减少诊断的不确定性,从而有效地提高诊断的可靠性.     

多通道动平衡测试系统算法

针对大型旋转机械动平衡，利用离散傅里叶变换和正交相关法，提出了提取振动信号特征量的数据处理算法，可以从通频振动信号中提取出基频信号的幅值和相位；利用数值计算的算法，实现通频信号真有效值的测量；开发了以数字信号处理器（DSP）为核心的八通道数据采集电路，并利用复杂可编程逻辑器件（CPLD）和锁相倍频技术，设计了准确的数据采集触发逻辑电路。实验表明，所提出的算法简捷，易于实现，所设计的测试系统可实现不平衡量的精确测量和准确定位，检验了算法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机回归的HHT在水轮发电机组故障诊断中的应用

水轮发电机组的故障表现为振动信号中出现异常频率成分,Hilbert-Huang变换可自适应地将这种频率成分提取出来并形成时频谱。但变换过程中,当两侧端点不为极值点时,会造成三次样条拟合的极值包络线偏离实际值,并且随着分解的不断进行向内“污染”。提出基于最小二乘支持向量机回归的Hilbert-Huang变换,该方法采用最小二乘支持向量机回归的方法对原信号两端进行拓延,得到附加的极值点,再利用三次样条插值的方法得到上、下包络线,实现了准确的EMD分解。将改进后的Hilbert-Huang变化应用于水轮发电机组故障诊断中,结果表明,该方法有效抑制了端点效应,实现了故障的准确识别。     

风电机组齿轮箱非平稳振动信号谱分析方法

齿轮箱是风电机组的重要部件,其运行状态直接决定了风电场的收益,通过研究齿轮箱的振动信号来评判齿轮箱的运行状态具有重要意义。论述了风电齿轮箱的结构形式和故障特征,依据某类型风电机组齿轮箱特点,制定振动数据采集方案,采集2台风电机组齿轮箱高速轴振动信号;应用Hilbert能量谱和短时傅里叶重排谱对比分析,分别提取2台机组齿轮箱高速轴测点振动信号中蕴含的故障特征频率。分析得到一台机组齿轮箱高速轴损伤,实际验证了该齿轮箱高速轴故障为齿面点蚀。证实了Hilbert能量谱和短时傅里叶重排谱相结合的分析方法在提取风电齿轮箱故障特征频率的有效性和实用性。     

基于递归型定频采样变数据窗离散傅氏算法的大型旋转电机启机保护

介绍了大型旋转电机在变频工况下的启机保护。针对现有启机保护存在抗干扰能力不足和计算量偏大的问题,提出一种基于递归型定频采样变数据窗离散傅氏算法。该算法在保证计算精度的前提下,大幅减少计算量。首先根据系统频率,确定数据窗长,然后采用递归型离散傅氏算法计算模拟量幅值。当经过一个固定时间或频率变化后,插入一次非递归全波傅氏校验,消除累计误差。在此基础上,以变频启动工况下的调相机启机保护为例,将新算法与常规峰值算法相结合,对启机保护进行改进。在保护装置上对改进后的调相机启机保护进行了实验验证。结果表明在不同系统频率下保护均能够准确计算故障中的基波分量,且递归型变数据窗傅氏算法与峰值算法相结合能够确保启机保护的可靠性。     

高旋制导弹药转速测量装置及方法研究

针对高旋制导弹药高转速难以精确测量问题,设计了一种基于地磁传感器的转速测量装置,测量装置主要采用了HMC1053三轴地磁传感器和STM32H753 ARM芯片来完成转速测量功能。根据地磁传感器输出信号特性,利用过零点检测方法对转速信号的时域特性进行了仿真和分析,分别采用短时傅里叶变换和连续小波变换方法对转速信息的时频特性进行了仿真分析和对比,结果表明采用连续小波变换方法得到的频率分辨率更高,求解的转速精度更高。最后通过机床转速试验及弹载飞行试验进行验证,机床转速试验解算的转速最大误差为0.011 3 r/s,试验结果表明了转速测量方法的可行性,为高旋制导弹药的导航和制导技术提供相关的支持,具有一定的工程应用价值。     

Wavelet and short-time Fourier transform analysis of electromyography for detection of back muscle fatigue.

Measurement of the time-varying characteristics of the frequency content of trunk muscle electromyography is a method to quantify the amount of fatigue endured by workers during industrial tasks, as well as a tool that may guide the training and rehabilitation of healthy and injured workers. Quantification of the change of signal power within specific frequency ranges may shed greater insight into the fatigue process. Sixteen healthy male subjects performed isometric trunk extension at 70% of their maximum voluntary contraction. Surface electromyography from medial and lateral erector spinae, and latissimus dorsi locations were processed using the short-time Fourier transform (STFT) and wavelet transform. Linear regression quantified the time rate of change of median frequency as well as frequency specific STFT filter and wavelet scale measures. The median frequency from the short-time Fourier transform declined by 22 Hz/min from an initial value of 77 Hz on average. The wavelet and STFT filter measures demonstrated this decline to be caused by a reduction in 209-349 Hz signal power in addition to an increase in 7-88 Hz signal power. A significant reduction in median frequency and significant elevation in 13-22 Hz wavelet signal component was detected in about 90% of the cases, indicating their use for detecting and quantifying fatigue.