大型汽轮发电机组瓦振波动问题及测试标准的思考

针对某国产亚临界600MW汽轮发电机组瓦振大幅波动问题,进行了全面测试。通过数值模拟与实测信号的对比分析,阐明了该瓦振位移峰峰值波动是由于叠加在振动速度信号中的低频干扰在测量系统中被积分放大所致,该结论解决了该机组投产以来一直困扰的瓦振异常波动问题,并由此展开了大型汽轮发电机组瓦振测量所用传感器以及适用标准的讨论。     

广州市3栋商业建筑冷、热、电负荷特性分析

分布式供能系统可行性研究的一项主要工作就是对建筑冷、热、电负荷特性进行分析,而不同用途的建筑物,其冷、热、电负荷特点各不相同。本文首先通过对商场、写字楼和酒店3种不同用途商业建筑的冷、热、电负荷进行调研和测试,绘制出了典型日负荷曲线和全年延时负荷曲线,并对其负荷的大小、变化范围、变化规律以及变化同步性进行了分析。而后,对所调研商场建筑的分布式能源系统进行了设计,计算结果表明在建筑负荷特性分析的基础上所设计的分布式能源系统与常规系统相比更具有节能效益和经济收益。     

基于小波包分析及神经网络的汽轮机转子振动故障诊断

根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征.分析结果表明:小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状态,有较好的故障区分度;另外由于经过小波包分解再重构后所提取的故障特征参数浓缩了汽轮机转子振动故障的全部信息,而BP神经网络具有优良的非线性映射能力,对提取的故障特征参数应用BP神经网络映射,可对汽轮机转子振动故障进行进一步的诊断.诊断结果表明:基于小波包分析及神经网络的故障诊断方法,具有较高的故障识别能力.     

大型电力变压器振动法故障诊断的现状与趋势

设计了一套桂林电网中短期负荷预测系统。该系统具有自动化运行功能,自动接收各种负荷和气象数据、自动做出预测并定时向中调部门上传预报结果。此系统自2007年开始投运,2007年10月14日－10月31日的预测结果显示,平均日负荷预测准确率为95．98％,达到广西电网调度中心的考核标准。     

汽轮机转子振动故障非线性诊断研究

针对汽轮机转子振动故障的特点,根据Bently实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障数据,运用分形盒维数、ARMA自谱函数、ARMA模型的二维双隐层神经网络和小波包分析方法研究了振动故障的非线性特征,进行故障诊断。诊断结果表明:不同故障盒维数不同,采用盒维数能够较好的对故障类型进行判别;各种故障的自谱函数幅值分布在不同的频段,有较好地区分度;采用ARMA模型的二维双隐层神经网络进行故障诊断,可以得到各种故障检验样本与目标函数在欧氏空间的最小距离,有较高的故障辨识力;运用小波包分析方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状况,根据不同故障发生时的频谱特征,识别出不同的故障。     

小波包分析在汽轮机转子振动故障诊断中的应用

针对汽轮发电机组振动的频谱特点，提出了基于小波包变换的汽轮机转子振动故障诊断方法，它较一般的小波变换更能反映振动信号所包含的频谱成分及能量。根据Bently实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障信号，运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征。实验分析表明，基于小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法，可以获得汽轮机转子振动的故障状况；根据不同故障发生时的频谱特征，识别出不同的故障，从而进行汽轮机转子振动故障诊断。该方法比基于Fourier变换的故障特征提取方法更有效，适合于机械故障诊断。     

大型电力变压器振动法故障诊断与发展趋势

分析了振动法故障诊断的原理、作用和系统布置,并提出了振动法故障诊断中应注意的问题.     

10kV干式铁心并联电抗器振动问题研究

对一台10kV干式铁心并联电抗器电气故障进行了分析,并提出了建议.     

基于PULSE分析系统的水电机组振动监测系统校准

针对智能化水电机组振动在线监测分析系统,利用PULSE分析系统对其进行定期的校准,以保证振动监测系统工作的可靠性。以广州抽水蓄能电站300 MW蓄能机组为例,用PULSE分析系统校准传感器及振动监测系统通道,对装置各通道误差、报警及保护动作值进行修正,保证了测量的准确性,降低了误跳机概率,是国内首次开展蓄能机组在线振动监测保护装置的现场校准工作。     

引进型600MW发电机组轴系振动特征及处理

针对多台新投产600MW机组的振动特性进行分析和统计,特别是对于集电环小轴振动、低压缸结构共振、发电机振动爬升等问题的处理进行了详细论述,供同类型机组的调试和运行参考.