水力发电设备状态检修探讨

分析了水电设备实行状态检修的必要性和可能性，提出了水电设备实行状态检修应注意的几个问题，介绍了国内外状态检修工作概况和水电机组故障诊断特点。     

水轮发电机组检修的必然趋势：状态检修

论述了水电机组实施状态检修的优点及状态检修的基本原理。从水电机组实施状态检修的监测系统及诊断技术的发展两方面说明了水电机组实施状态检修的可行性。结合青海省实际得出水电机组实施状态检修的必要性和可行性结论,并结出实施状态检修的流程图。     

水电机组状态检修技术的几点认识

针对当前国内水电机组状态检修技术的现状,对几个核心问题包括水电机组状态检修技术的定位、人工智能、机组的个性和共性、健康标准等进行了探讨,指出了当前的工作重点。从水电厂的实际需要和现实的技术水平出发,提出了水电机组状态检修技术健康发展的思路。     

国内水电机组状态检修技术现状分析

结合长江三峡工程开发总公司牵头的全国范围内水电机组状态检修技术调研,对目前国内水电机组状态检修技术及其应用环境进行了初步分析和探讨,介绍了国内水电机组状态检修技术的主要功能、结构特点及当前主要的研究课题,同时提出了实施水电机组状态检修系统的建议。     

水电机组振动监测与评价技术综述

水电机组振动监测是状态评价的基础,而振动评价是振动监测的目的,也是状态评价的核心。目前水电机组正由计划检修向状态检修过渡,加强水电机组振动监测与评价将有效促进这一进程。基于此,本文以立轴水轮发电机组为例阐明了目前水电机组振动监测发展过程中的相关问题;梳理了振动评价所涉及的国内外相关标准,明晰了不同标准之间的差异;指出了促进水电机组振动监测与评价所需解决的"重集成轻应用、重理论轻实践、重建设轻维护、重设备轻人才"等问题,为发挥振动监测与评价技术,促进水电设备运维技术发展提出了建议。     

水电厂设备在线监测与状态检修

简述电力设备在线监测技术的发展基础和水电机组状态检修的工程背景。结合在线监测技术的应用实践,较全面地描述大型水电厂在线监测的主要对象,监测项目和具体的实施方案。阐明作为设备检修的发展方向,应用诊断技术进行状态检修势在必行。     

基于加权灰关联度的机组状态评估方法研究

水电机组健康状态评估、全生命周期监测及设备故障预警是建设“智慧电厂”,实现“无人值班,少人值守”运行模式的重要途径。本文采用了一种基于灰关联度多指标评价原理和模糊层次分析法权重分配相结合的加权灰关联度机组状态评估方法,来判断机组健康状态,指导状态检修,弥补计划检修及紧急抢修中的不足。该方法通过提取机组运行过程中的重要状态参数,运用模型进行分析计算,根据状态参数的重要性进行权重分配,最后得出机组的综合量化值,判定机组日常运行及检修前后状态,为水电机组的月度分析及状态检修带来一定的指导。     

水电机组状态检修模式探讨

为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状态检修。介绍了水电机组状态检修的基本概念,分析了当前水电机组检修模式中存在的一些问题,重点研究和分析了水电机组的状态监测和故障诊断,结合实际情况,提出了实际实施过程中应注意的问题及相应对策。     

基于并行神经网络的水电机组振动状态劣化研究

目前大多数水电机组振动故障诊断研究大多侧重于故障类型和故障定位,从而忽视了检修的重要性。通过检修可以避免大多数故障,而水电机组振动状态和设备劣化之间存在复杂的非线性关系。引入并行神经网络,设计了一种基于传感器和并行神经网络模型的状态监测方法。该方法采用传感器收集大量的数据,通过并行神经网络来拟合设备劣化曲线,根据拟合曲线进行有效的诊断,并给出当前设备运行情况、设备故障风险评估和检修建议。最后,通过预测精准度分析和基于时间劣化预测分析对方法进行验证,系统的拟合曲线可较好地反映设备的运行状态。     

基于SVD的水电机组轴心轨迹自动识别

在水电机组状态检修系统中，轴心轨迹是诊断机组状态的一个重要特征。文中采用矩阵的奇异值分解（SVD）方法，利用奇异特征值作为特征向量，采取最邻近法对水轮发电机组轴心轨迹的自动识别进行了研究。介绍了方法的原理，并对几类典型的轴心轨迹的自动识别进行了仿真实验，结果表明该方法是有效、简单和可行的。