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1.
赖旭  杨建东 《中国电力》2001,34(10):24-27
从工程实际出发,经模型试验和数值仿真对大型水电站变顶高尾水洞工作特性进行全面分析,提出变顶高尾水洞设计的思路和适用条件。研究表明,在一定条件下,采用变顶高尾水洞新型结构能取代尾水调压室,满足水电站调节保证和机组稳定运行要求。  相似文献   
2.
带调压井水电站水力过渡过程试验研究   总被引:3,自引:2,他引:3  
从工程实际出发,经模型试验和数值仿真计算对带调压井水电站水力过渡过程进行了深入的研究和分析,提出了带调压井水电站水力过渡过程模型试验的研究方法.研究表明,在一定的条件下,利用球阀进行水电站水力过渡过程试验,完全能满足水电站实际工程的需要.  相似文献   
3.
远程分布式水轮发电机组振动监测与故障诊断系统的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对水轮发电机组振动监测与故障诊断的多样性和复杂性,运用虚拟仪器技术和网络软硬件资源,设计并组建远程分布式水轮发电机组振动监测与故障诊断系统.本文描述了该系统的整体方案,软、硬件构成及其功能.该系统实现了水轮发电机组振动信号的数据采集、处理和分析,并能通过网络进行故障诊断.实际应用证明,这种基于虚拟仪器技术的远程分布式水轮发电机组振动监测与故障诊断系统具有很强的灵活性和可扩展性.  相似文献   
4.
基于虚拟仪器的水电机组在线状态监测系统的研究*   总被引:3,自引:0,他引:3  
随着水电机组状态检修的不断开展, 需要实现对机组的状态监测, 及时了解机组的运行情况并能及时处理。考虑到水电机组状态监测的多样性和复杂性, 结合实际, 提出水电机组在线状态监测的项目和基于PXI 总线仪器和LabVIEW 的具体实施方案。状态监测系统通过对水电机组状态量的采集、处理和分析, 来实现水电机组运行状态在线实时监测, 极大地提高了机组利用率。该系统在水电机组的状态检修中得到了实际应用。  相似文献   
5.
为了确保水电机组的安全稳定和经济运行,需要实现对水电机组的监测.在Internet和Windows环境下,利用有效的网络资源、PXI、MXI-3和DataSocket技术,采用易于扩展的客户/服务器结构模式来设计水电机组的远程监测系统.并对该系统的总体方案、软硬件组成及系统的功能做了详细的说明.该系统实现了水电机组信号的数据采集、数据分析和处理,并能通过网络进行远程监测,具有良好的应用前景.  相似文献   
6.
提出将Internet网络技术和虚拟仪器技术与水电机组状态监测和故障诊断技术有机地结合起来,旨在将水电机组的状态监测和故障诊断提升到远程的网络环境,以极大提高状态监测和故障诊断的水平和时效性.通过采用Client/Server网络体系结构,运用LabIEW、DataSocket、PXI和MXI-3技术,实现了水电机组在线状态监测和故障诊断,为水电机组的状态检修提供了可靠的技术保证,以确保水电机组的安全稳定和经济运行.  相似文献   
7.
地下厂房机组安装高程不仅取决于水轮机的吸出高,而且取决于水电站水力过渡过程有关的参数,甚至对导叶关闭规律的优化,洞室间距的确定、以及调压井型式和尺寸的选取有着重要的影响。,本文在阐明上述关系的基础上,从水轮机的基本理论和工程实际出发,提出地下厂房机组安装高程设计的基本思路和具体步骤,并介绍该方法在两个大型水电站设计中的应用及分析。  相似文献   
8.
运用有调压室的水轮机调节系统数学模型,引入无量纲参数,详细分析了调压室断面积对调节系统稳定域的影响。研究表明,水电站有压输水系统总的水流惯性对调节系统的稳定性是不利的。其校正由调整器和调压室共同完成。调压室断面积对压力管道的水流惯性不起校正作用,须由调速器独自承担。而调速器的缓冲作用却能帮助调压室校正压力隧洞的水流惯性,从而减小调压室稳定断面积。  相似文献   
9.
赖旭  朱渊岳  杨建东 《电气》2002,13(1):30-32
水电站过渡过程与控制实验室是在96年由原电力部组织有关专家论证,确定为立项建设的部级重点实验室,2000年通过评估验收。它是一个在水电行业具有鲜明特色的实验室,主要从事过渡过程和水力机组及其自动控制诊断技术等领域的研究,具有先进的试验装置、测试手段、合理管理模式的开放型实验室,它服务于我国的大型水电工程,为其提供关键技术和培养高级人才,取得了较大的经济和社会效益。  相似文献   
10.
刘东  赖旭  胡晓  肖志怀 《水利学报》2021,52(4):461-473
实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。(1)先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征;再以机组健康状态下工况参数X(水头、开度等)和检测指数筛选的振动信号时域特征Y为健康样本,利用最小二乘支持向量机构建机组状态健康模型Y=f(X)。基于该模型,以实时工况参数为输入,在线预测对应工况下机组振动信号时域特征健康值,计算健康值与实际值之间的相对误差,作为评估机组劣化程度的时域劣化指标。(2)利用小波变换与奇异值理论对振动信号进行分解,提取健康状态下机组振动信号奇异值特征向量并得到健康聚类中心,实时计算实测信号奇异值特征向量与健康聚类中心之间的相对欧式距离,作为频域劣化指标。结合时域和频域劣化指标,在线计算综合劣化指标评估当前时刻机组劣化程度。结合实际机组运行案例,验证了该模型的有效性和实用性。  相似文献   
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