气隙静态偏心与定子短路复合故障对发电机定子振动特性的影响

分析了汽轮发电机在正常运行、气隙静态偏心故障、定子匝间短路故障、气隙静态偏心与定子匝间短路复合故障下的定子径向振动特性,以及各故障参数发展对定子振动特性的影响。首先对各情况下的气隙磁密进行了推导,得到引发定子振动的单位面积磁拉力表达式。然后分析了复合故障下定子径向振动特性及其与对应故障参数的变化关系。最后实测了SDF-9型故障模拟发电机的定子振动数据,结果与理论分析基本吻合。研究表明,正常情况和气隙静态偏心故障下发电机定子只有二倍频振动,但静偏心对应的二倍频振动幅值较正常情况要大;定子短路故障与复合故障下发电机定子都将产生二倍频、四倍频与六倍频径向振动,但复合故障所对应的振动幅值较大;复合故障下随着定子短路或气隙静态偏心程度的加剧,定子径向变形趋势及二倍频、四倍频与六倍频振动幅值均将增大;随着电机励磁电流的增大,定子径向变形趋势及二倍频、四倍频振动将增大,而六倍频振动则基本不变。     

1000MW汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的诊断研究

对邹县电厂1000 MW汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的检测和诊断方法进行了介绍和分析,从发电机转子匝间短路的发现和匝间短路的定位两个方面,对各种转子匝间短路试验技术进行了分析和探讨,重点介绍了一种RSO试验在邹县电厂的实际应用,论述了RSO1试验方法的优点,并提出几点建议。     

励磁绕组短路下关键运行参数差异对汽轮发电机转子动力学特性的影响

分析了励磁绕组短路下,关键运行参数差异对汽轮发电机转子动力学特性的影响。关键运行参数包括短路程度、短路位置,以及电机负载率;转子动力学特性包括转子不平衡磁拉力激励特性、径向振动响应特性,以及转子铁芯动力学响应规律。基于柔性转子不平衡磁拉力激励与振动响应的理论分析、有限元仿真计算,以及动模试验来探索不同运行参数造成动力学特性差异的规律。结果表明：正常情况下转子不平衡磁拉力趋于零,转子振动以常规基频和定子传递过来的各偶次倍频为主;励磁绕组匝间短路下,转子不平衡磁拉力及其振动响应将产生新的奇次倍频成分,且通频振动幅值增大。随着短路程度或负载的增加,转子不平衡磁拉力与振动响应的基频将增大;短路位置越靠近大齿处,转子不平衡磁拉力与振动幅值越大;转子铁芯大齿的外表面和内槽表面边沿为动力学响应的危险位置。     

汽轮发电机转子绕组动态匝间短路的特点与检测

本文在介绍了汽轮发电机转子绕组动态匝间短路的特点及检测方法后,用实例加以说明。     

浅谈电动机定子绕组短路故障的修理工艺

三相异步电动机在生产现场大量使用着,这些电动机通过长期的运行,会发生各种故障。及时判断故障原因,进行相应处理,是防止故障扩大,保证设备正常运行的重要工作。     

大型发电机转子绕组匝间短路在线检测系统理论基础及设计应用

本文主要阐述大型同步发电机转子绕组匝间短路检测法的理论基础,并结合多年设计实践,介绍波形法检测系统的设计与应用。     

水轮发电机定子绕组直流电阻不平衡故障诊断和处理

本文介绍了发电机定子绕组直流电阻不平衡的诊断方法,以紧水滩电站4号发电机定子三相直流电阻不平衡的故障为例,说明如何根据测试数据,针对性地采用分段优选法发现定子线棒焊接不良位置并采取有效方法进行处理的过程。     

大型汽轮发电机定子绕组端部振动管窥

本文通过对大型汽轮发电机定子绕组端部振动原因分析,并进一步阐述了相应的改进策略,旨在为减少大型汽轮发电机定子绕组端部振动起到借鉴作用。     

直流电机电枢绕组匝间短路的分析与检查

本文对直流电机电枢绕组匝间短路故障产生原因进行了分析,提出了避免发生匝间短路的解决措施,重点介绍了电机检修过程中检测电枢绕组匝间短路的工艺方法及基本原理。     

多跨转子系统耦合故障定量诊断方法

随着空分设备的大型化和复杂化,其多跨转子系统的故障呈现严重化和耦合化。及时诊断并处理故障对于系统的稳定运行具有重要意义。以有限元理论和谐波平衡理论为基础分析多跨转子系统的动态特性并提出多跨转子系统耦合故障定量诊断方法。利用故障前后转子系统的振动响应各次谐波分量与系统剩余量方程的频率响应矩阵之间的关系推导诊断理论并获得诊断方程,以转-定子碰摩和联轴器不对中耦合故障为例建立多跨转子系统和实验台转子系统的有限元模型,通过数值仿真和转子实验台实验准确地诊断出故障位置,验证方法的有效性和稳健性。通过同一转速下故障前后转子系统至少n 1个测点的振动响应数据可以在线确定具有n个耦合故障转子系统的故障位置。对于转子系统的主要振动故障,如碰摩、不对中、裂纹等,诊断方法具有良好的适用性。     

基于K-means聚类与概率神经网络的模拟电路故障诊断方法

模拟电路已广泛应用于航空电子系统,模拟电路的失效会影响系统的功能,引起系统故障,甚至引发灾难性的安全事故.为快速准确地实现模拟电路的故障诊断,该文引入概率神经网络方法,并针对传统概率神经网络方法中的诊断准确性、诊断效率问题,提出基于K-means与概率神经网络的模拟电路故障诊断方法,定义聚类有效性指标,采用K-mean...     

基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究

针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题,介绍一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的时频分析方法。该方法首先利用Hilbert变换得到原始振动信号的解析信号,然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率,同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位,最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对HVD方法的边界效应问题,提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。通过两组仿真信号分析验证了HVD方法对多分量非平稳信号的分解能力,同时表明改进的HVD方法能很好地抑制边界效应。给出转子系统油膜涡动故障诊断实例,验证了该方法的工程实用性。     

基于振动分布特征的电力变压器绕组故障诊断

振动分析法是实现电力变压器带电监测与故障诊断的重要手段,而基于振动分析法的故障诊断方法的关键在于从复杂的油箱壁振动信号中提取出状态特征(值或矢量)。传统的状态特征提取方法大多选取单个测点的振动信号进行时域或频域特征的提取,往往忽略了各测点间的振动分布特征。从振动重心的角度对振动分布的幅值重心及重心轨迹进行研究与分析,能够提出四个量化参数。在四个量化参数的基础上结合支持向量机分类算法提出基于振动分布特征的变压器绕组故障诊断模型。实际变压器的绕组故障实验以及十余台台电力变压器现场实测数据样本的分析与测试结果均表明,提出的振动分布特征及量化参数能够有效反映变压器绕组变形、压紧力松弛等机械结构变化,而基于振动分布特征的绕组故障诊断模型也可准确的对变压器绕组机械结构状态进行检测与诊断。     

基于支持向量机的转子振动信号故障分类研究

转子在运行过程中的振动加速度信号包含了转子运行状态大量信号，瞬态过程中故障加速度信号特征的提取及其识别对于旋转机械故障诊断是十分重要的。针对在升降速运行时的故障特征数据样本有限而制约有效智能诊断的问题，探讨和提出了基于支持向量机的加速度信号故障诊断方法。实验分析结果表明：该方法可实现转子的振动加速度信号对转子在升降速运行时的多故障的识别和诊断。     

基于粒子群优化聚类的汽轮机组振动故障诊断

针对模糊C-均值聚类算法(FCM)容易陷入局部极值和对初始值敏感的不足,提出了一种新的模糊聚类算法(PFCM),新算法利用粒子群优化算法(PSO)全局寻优、快速收敛的特点,代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。将该算法应用于汽轮机组振动故障诊断中,与电厂运行实际故障状态对照,仿真结果表明该算法提高了故障诊断的正确率。为汽轮机振动故障诊断方法的研究提供了一种新的思路。     

基于混沌弱信号检测的轧机故障诊断研究

为检测强噪声背景下轧机的转子和齿轮故障,给出了一种Duffing方程检测微弱信号的算法.设计加入待检信号后的混沌振子方程,检测出转子发生早期碰摩以及齿轮偏心和单齿缺陷故障.故障诊断实验可以证明利用Duffing振子的间歇混沌现象对强噪声背景中轧机故障的微弱特征信号进行检测的有效性,与相关函数法比较,证明此方法的优越性.     

基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断

针对难以从滚动轴承的时频分布中提取瞬时转频分量的问题,本文利用由轴承包络时频谱中提取的瞬时故障特征频率替代传统瞬时转频实现重采样,进而基于故障特征因子与转频阶比边带构造故障特征阶比模板以实现变转速运行模式下滚动轴承故障诊断。其具体算法由以下四个部分组成：首先,联合应用谱峭度滤波算法与短时傅里叶变换得到能够突出瞬时故障特征频率的包络时频谱;其次,提出基于幅值重调的峰值搜索算法对瞬时故障特征趋势线进行提取;再次,以瞬时故障特征频率趋势线为基础对原信号进行故障相角域重采样并得到故障特征阶比谱;最后,根据被监测轴承的故障特征因子构造故障特征阶比模板对滚动轴承的运行状态与故障类别进行判断。仿真算例和应用实例将对该算法的有效性予以证明。     

一种基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子故障诊断新方法

提出了一种新颖的基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transformation,HHT）的瞬时能量分布特征抽取方法,用于识别汽轮发电机组转子系统的不同运行状态（如正常及油膜涡动故障等）。理论上分析了瞬时能量与系统结构状态变化的物理联系,借助HHT方法,获取非平稳振动信号的瞬时能量分布特征,并根据瞬时能量相对贡献的量化方法消除噪声等干扰因素,采用相关系数法对瞬时能量分布特征的典型性进行论证分析,给出了基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子系统故障诊断的新方法。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法

风电机组滚动轴承振动信号微弱故障特征易被背景噪声和其他频率干扰,提取难度较大.针对此类问题,提出一种增强型的形态学滤波及故障诊断方法.算法构造了一种新的形态学综合顶帽变换(morphological comprehen-sive filter-hat transform,MCFHT),将其用于强背景噪声下目标信号的故障...