汽轮机偶发性振动超标原因分析

针对电厂25MW汽轮机组偶发性振动超标现象,进行了综合分析。以偶发一倍频占主导地位推断故障由转子临时性热弯曲引起,通过时域、轴心轨迹、频谱和全谱图所表现的故障判断是碰摩故障造成转子的临时性热弯曲,经解体检查,证实了该故障分析的准确性。本文给出了分析该类故障的诊断方法,研究了汽轮机碰摩和转子热弯曲机理。     

气轮机偶发性振动超标票因分析

针对电厂25MW汽轮机组偶发性振动超标现象,进行了综合分析。以偶发一倍频占主导地位推断故障由转子临时性热弯曲引起,通过时域、轴心轨迹、频谱和全谱图所表现的故障判断是碰摩故障造成转子的临时性热弯曲,经解体检查,证实了该故障分析的准确性。本文给出了分析该类故障的诊断方法,研究了汽轮机碰摩和转子热弯曲机理。     

下部钻柱涡动机理及规律研究

根据转子动力学理论,转子的涡动机理及规律与碰摩作用密切相关,考虑下部钻柱与井壁之间是否发生碰摩作用,应用转子动力学理论建立了2个下部钻柱涡动分析模型,探讨了下部钻柱涡动机理及规律。下部钻柱与井壁之间可能存在2种碰摩作用:一是"部分碰摩"作用;二是"全周碰摩"作用。理论分析表明:(1)下部钻柱的同步正向涡动源于下部钻柱的质量偏心,而反向涡动源于下部钻柱与井壁之间的碰摩作用;(2)下部钻柱的反向涡动状态相当于钻柱沿井壁做无滑动的反向滚动,反向涡动频率与自转频率之比等于钻柱半径与井眼间隙之比。     

离心压缩机动、静件碰摩故障机理及案例分析

某石化装置关键设备氢增压机大检修后启动,暖机至600 r/min时振动连锁停车。通过频谱分析,认为该压缩机动、静件之间存在严重的碰摩故障并由此判断盘车电机半对轮尺寸加工错误是造成此次故障的主要原因。采取重新加工导电触头的修复方案,使该压缩机恢复了使用要求。文章阐述了离心压缩机动、静件碰摩导致振动超标的机理,并通过对一台压缩机组转子动、静件发生碰摩故障的案例进行分析,介绍了诊断这一类故障的有效方法。该方法能准确地判断这一类故障并得出诊断结论,对指导现场维修有一定的帮助。     

裂解气压缩机振动故障分析及解决措施

文章通过对裂解气压缩机的在线监测数据和机组运行工艺条件,综合分析得出机组振动波动的主要原因.随着操作时间的延长,压缩机叶轮和级间的流道表面聚合结焦导致转子动不平衡,聚合物的不断累积使压缩机级间疏齿密封被聚合物填满,造成压缩机转子与气封发生碰磨现象,从机组开盖检修的情况验证了故障诊断的准确性,并针对转子磨损情况提出了相应的解决措施.     

双树复小波变换用于转子模拟故障诊断研究

针对机械故障微弱特征提取的难题,提出结合双树复小波变换(DTCWT)及迭代奇异值分解(ISVD)降噪的分析方法,凸显分解后各频带信号的特征。该方法首先利用2个并行的、高度对称的Q-shift滤波器组对原始振动信号进行滤波处理,获得复小波系数和复尺度系数;然后对各层小波系数和末层尺度系数分别进行单枝重构,得到各层细节信号及末层近似信号;最后对各层细节信号和末层近似信号进行ISVD降噪,并全部叠加,即获得降噪后的振动信号。对转子故障模拟试验的信号分析表明,该方法具有很好的降噪效果,有效地提取出了隐藏在转子振动信号中的微弱周期性冲击成分,并清晰刻画了真实的碰摩故障特征。与传统小波相比,该方法具有运算效率高、平移不变性好、抗频率混叠和完全重构等优点。研究结果为现场设备转子故障诊断奠定了基础。     

丙烯压缩机的异常振动分析及处理对策

介绍了某石化装置丙烯压缩机运行过程中透平驱动侧出现的振动波动情况,从机组在线振动监测数据分析确认了振动波动的真实性,文章通过对机组振动信号的特征谱图及机组运行工艺状况的综合分析,准确找出了机组振动频繁波动的主要原因,透平驱动蒸汽的进气压力发生较大的波动造成转子轴向窜动,动静部件发生了局部碰磨,汽轮机转子产生了临时性热弯曲且具有可恢复性,造成振动波动。从机组停车检修的情况验证了故障诊断的准确性,通过在线振动监测及故障诊断能够及时准确分析故障原因,制定出相应的处理对策,保证机组安全稳定运行。     

反面选择算法在转动设备故障预测中的应用

反面选择算法是行之有效的用于检测各种变化的方法。改进的这种算法成功用到了故障的精确诊断之中。在此基础上 ,引入经验值 ,对算法做进一步改进 ,使之既能对已经或正在发生的设备故障进行精确诊断 ,又能预测未来可能发生的故障。试验台以及现场机组测试表明 ,只要参数选择合理 ,该套算法能够对设备中诸如转子弯曲、转子不对中、转子不平衡、油膜振荡、旋转失效、转子碰摩、转子支撑系统联结松动等故障进行高准确率的诊断和预测 ,尤其适用于传统诊断和预测方法所无法提取故障特征的复杂系统。同时 ,该方法操作简单且无变换误差 ,无人为干预因素 ,适合现场技术人员使用     

下部钻柱反向涡动机理研究

钻井过程中，下部钻柱通常处于反向涡动状态，易造成钻具和钻头的损坏。因此，分析研究下部钻柱的涡动机理十分必要。考虑下部钻柱与井壁之间的碰摩作用，应用转子动力学理论建立了下部钻柱的反向涡动机理分析模型，探讨了下部钻柱反向涡动的原因和形成备件，以及下部钻枉反向涡动频率与自转频率的关系等，并利用室内模拟试验验证了下部钻柱反向涡动的机理及规律。     

设备状态监测技术在单螺杆泵故障诊断中的应用

针对单螺杆泵橡胶定子旋转运动时的振动产生的特有波形,在实践基础上总结了振动分析技术在单螺杆泵维护与检修领域中的方法和规律,采集并分析了转子平衡度、滚动轴承和齿轮、转子和电机联接、机组基础、定子等几种典型振动的图谱,对指导该类泵的故障诊断具有重要作用.     

炼油企业泵振动故障诊断

通过现场振动故障诊断案例的分析,找出了炼油企业中泵振动故障的原因主要是泵转子不平衡、小流量、泵转子与壳体不同心、泵轴承故障等。并在停机检修后发现故障产生的原因与诊断的相符,大大降低了故障诊断的难度,快捷、准确地解决问题,为企业效益最大化奠定了基础。     

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

针对振动信号或红外图像等单类型传感器信息难以准确表征机械设备的健康状态,存在诊断不确定性的问题,提出基于改进卷积神经网络(CNN)的多源异构信息数据级融合诊断方法。首先采用变分模态分解(VMD)和希尔伯特变换(HT)方法将振动信号处理成与红外图像同维的时频图像,并将其与红外图像进行数据级融合,得到多通道融合信号,然后将该信号输入到多通道卷积神经网络中进行训练以构建融合诊断模型,最后通过转子系统故障诊断实例验证了所提方法的正确性。研究结果表明:CNN、SAE和DBN等特征学习方法可以自适应逐层提取特征,提取的特征包含更多有用的诊断信息,优于人工提取特征;多源异构数据对不同故障类型敏感性不同,具有互补性,融合诊断正确率更高,可实现对设备健康类型更精准的判断;多源信息融合诊断方法可以很好地保留原始输入信息,对实验室转子系统故障实现精确诊断;该方法可以减少数据需求量,在小样本背景下具有良好的诊断性能;该方法对噪声敏感性低,在噪声环境下具有较好的鲁棒性和抗噪性。研究结果可为旋转机械的故障诊断提供一定的参考。     

交流异步电动机故障诊断系统

采用定子电流法监测交流异步电动机的电气故障， 研究了电动机转子断条、静态偏心和动态偏心等故障在定子电流频谱中的频谱特征和在不同故障程度时的变化规律。开发了ＤＪＭ 电动机故障诊断系统， 该系统由硬件和软件组成， 在硬件方面自行设计了信号处理系统和电源供应转换系统等， 在软件方面突破了数据压缩存储、频谱细化和ＶＢ 端口ＩＯ 操作等技术难题。对１２台大中型交流异步电动机的应用试验证明， 该系统故障诊断准确。     

油气输送焊管残余应力的估测

降低和控制油气输送焊管的残余应力是生产厂家提高焊管质量的一个重要方向。根据板的弹塑性弯曲理论,推导出弯板的残余应力计算公式,进而采用切环法估测焊管残余应力的计算值。估测值与切块法实测值的线性回归分析表明,估测值与实测值吻合较好,两者相关系数Ｒ２ ＝０－８７２０ 。这种方法便于生产现场测试和监控油气输送焊管的残余应力。     

机组转子动力学特性有限元分析

针对某石化机组中大型电机转子振动偏大的现象,利用有限元法对该转子的动力学特性进行了分析,研究了该转子的临界转速和稳态不平衡响应等问题,找出了影响转子动力学特性的主要因素,为转子系统的故障诊断和排除提供了理论依据。     

面向流体机械的智能故障诊断系统设计

流体机械广泛应用于石油机械类行业,对其进行状态监测、诊断维护具有重要的实用价值。以旋转式流体机械的典型故障特征为对象,利用LabVIEW软件和MATLAB软件,设计了一套适用于旋转式流体机械的智能故障诊断系统。该系统除了具有常见旋转式流体机械故障诊断中的信号采集与处理功能、动平衡人机交互功能外,为了提高系统的智能化水平,还设计了基于遗传算法优化的BP神经网络智能故障识别系统。基于多功能转子实验台的测试结果显示,该诊断系统在旋转式流体机械故障问题诊断中,具有良好的故障识别率和准确率。上述研究表明,该测试系统具有精度高、功能齐全、可移植性和拓展性强等特点,可以较好地适用于旋转式流体机械故障诊断科研实践工作。     

五缸柱塞泵故障模糊综合诊断方法的研究

研究基于模糊集合理论的五缸柱塞泵故障诊断方法。首先对柱塞泵故障模糊综合诊断基本原理进行了分析讨论 ,建立了基于动态信号处理理论的状态参量法 ,确定泵组故障模糊诊断所需的隶属函数 ,在对泵组振动信号频谱图分析的基础上提取模糊故障征兆 ,利用模糊综合评判方法识别泵组工作状态正常与否。采用美国恩泰克科学公司研制的预测维修 (PM )系统 ,通过实例分析验证 ,诊断正确率为 85% ,说明模糊诊断技术在解决柱塞泵运行状态分类识别问题上可以成为有利的工具。     

基于虚拟现实技术的烟气轮机故障诊断的探讨

烟气轮机是石化企业催化裂化过程中重要的节能设备。首先对烟气轮机常用的故障诊断方法研究现状进行了综述.然后针对目前烟气轮机故障诊断方面存在的问题，探讨了基于虚拟现实技术的烟气轮机故障诊断方法，给出了虚拟现实技术在烟气轮机故障诊断应用中亟待解决的重点和难点问题，为进一步深入研究基于虚拟现实技术的烟气轮机故障诊断方法奠定了基础。     

基于随机森林的不可靠数据化工过程故障诊断方法

针对化工过程的监测数据存在数据缺失、漂移和卡死等不可靠现象可能严重影响故障诊断的准确性问题,提出了一种基于随机森林(RF)的故障诊断方法。利用训练集对RF分类器进行训练和调优,得到最优的RF分类器模型,确定决策树数量和随机属性个数,最后将存在不可靠变量的测试集数据输入RF分类器模型,利用随机森林方法的强抗干扰能力,实现对存在不可靠数据的化工过程进行诊断。将该方法应用到田纳西-伊斯曼(TE)过程的故障诊断,并与反向传播神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)和深度信念网络(DBN)方法相比,结果表明,基于RF的故障诊断方法能在数据不可靠的条件下,更加有效地检测并识别故障类型,在实际工业环境的应用中具有一定的优越性。