应用全息谱技术诊断热变形不均匀引起的振动故障

采用传统FFT频谱分析,很难将汽轮发电机组由热影响引起的剧烈振动问题和转子失衡故障有效地区分开。本文依据所建立的转子模型,从理论上分析了这类故障和转子失衡振动特征的区别,采用了全息差谱技术和初相点分析方法识别和区分了这两类故障,工程实例验证了该方法的有效性。     

轴承座热态标高变化的振动特征识别与诊断

大型汽轮发电机组运行过程中,由于轴承座热态标高发生变化而引起的机组振动经常发生。以多传感器信息融合理论和转子动力学为基础,采用全息谱技术分析了这类故障的振动特征。给出了三维全息谱及差谱的矩阵表达方式,并提出采用差谱识别轴承座标高变化的方法,用试验和现场实例证明了该方法的有效性。     

汽轮机转子的低转速热弯曲监测

阐述了低转速下汽转机转子的运行情况,以及利用轴承振动作为判断转子运行情况依据的不合理性,提出了在低转速下利用汽轮机大轴弯曲测量作为监视汽轮机转子热弯曲的方法,并通过实例证实了这一方法的可行性。     

重型燃气轮机转子启动过程热弯曲故障实验研究

重型燃气轮机频繁启停过程易发生热弯曲故障,严重的会影响机组及人员安全.本文模化了某型实际重型燃气轮机转子,搭建了拉杆转子热弯曲故障实验台,利用电涡流位移传感器采集了转子3500 r/min下不同运行时间的振动数据,给出了转子热弯曲故障振动规律,实验结果表明:转子一、二阶临界转速分别为1070 r/min和3180 r/min,转子存在热弯曲故障时,转子振动随着运行时间逐渐下降,对重型燃气轮机机组实际运行过程热弯曲故障的诊断和监测有一定参考价值.     

二热源机的全息热效率与利润率谱

1、内可逆卡诺热机的最佳热效率、利润率谱考虑工作于T_H、T_L热源的内可逆卡诺热机,设工质与高、低温热源间的传热系数分别为α、β,工质与热源间的传热服从牛顿定律,则工质的吸、放热量为     

单平面主动平衡技术消除弯曲转子振动故障的研究

1引言转子弯曲是各种转子常见且较难消除的振动故障之一。国内已运行的汽轮发电机组转子存在明显热弯曲的约占20%。美国西屋公司将热弯曲列为发电机最常见的振动故障之一,我国从该公司引进的机组也出现了这类问题。英国GEC公司制造的多台660 MW发电机投运后出现热弯曲,而该公司     

CFD技术在封闭发电机组热负荷分析中的应用

全封闭的发电机组由于比开架式发电机组噪声显著降低、且同功率密度转速升高带来整机重量减轻等诸多优势被高端客户所青睐,但封闭后整机热负荷迅速升高,一旦不能解决好将导致发电机动力输出和可靠性明显下降。本文采用CFD技术在1.6k W全封闭发电机组开发阶段进行了机舱内热负荷分析,详细列出了数学模型和实际分析过程,这对封闭机组的开发成功提供了有力的技术手段,并且大幅降低了开发周期和成本。     

内燃机零部件热负荷研究的现状与展望

回顾并分析了内燃机零部件热负荷研究的现状，讨论并展望了尚待进一步研究的问题。     

梅钢加热炉生产率与热负荷关系的节能研究

本文以梅钢加热炉月生产统计数据为基础,通过回归曲线坐标直接建立热负荷与生产率的拟合关系．求出了该加热炉的经济点,并比较了该加热炉在经济点附近生产与日常生产的节能量。     

一起汽轮机转子中心孔进油的振动故障诊断与处理

某机组在带负荷工况下出现振动超标问题，通过振动测试，诊断出了机组振动原因是汽轮机转子中心孔进油所致，检查并清除中心孔残存油后，消除了机组振动故障。     

独立成分分析在转子故障诊断中的应用

探讨了一种基于独立成分分析的故障诊断方法。对于测得的多通道转子复合故障振动信号,通过独立成分分析来分离原始的振动数据,得到统计上互相独立的振动源信号。通过对这些估计的源信号频谱分析,可以区分两类故障。进一步说明这些源信号是内在激励源的再现。     

改进的VMD方法及其在转子故障诊断中的应用

针对转子系统油膜失稳的诊断问题以及变分模态分解(VMD)的端点效应问题,提出一种利用互信息准则进行波形匹配和端点延拓的改进VMD方法,并通过分析各分量的Hilbert谱诊断油膜失稳状态.结果表明:该方法具有良好的多分量信号分解能力和端点效应抑制效果,能有效诊断出油膜涡动的发生时刻以及发展变化特点;当单盘转子发生1阶油膜振荡时,频谱中转频和振荡频率的幅值突出,同时会出现与两者相关的组合频率成分,对准确、可靠地诊断油膜失稳具有重要意义.     

小波变换在转子动静碰摩故障诊断中的应用

转子动静件碰摩时存在奇异性，而信号中的奇异点及不规则突变部分常带有比较重要的信息。利用小波变换具有空间局部化的性质，并通过一维小波变换工具对碰摩信号进行多尺度小波分解获取细节信号。从而对信号中的奇异点进行检测，明确地指出转子动静碰摩时奇异点的位置和奇异度的大小，为汽轮发电机组碰摩识别提供了有效的方法。     

模糊自组织神经网络在汽轮机转子故障诊断中的应用

针对汽轮机转子故障分类问题,采用模糊数学和自组织特征映射神经网络方法诊断汽轮机转子的故障。该方法具有结构算法简单,无监督自学习和侧向联想等功能。     

基于EEMD-LSTM的汽轮机转子碰磨故障诊断模型及其工程应用

汽轮机转子与静子间的碰磨严重影响着机组的安全运行。为了解决汽轮机转子发生在早期和中期的碰磨故障难以通过基于振动信号检测诊断方法进行有效识别的问题,本文提出一种基于EEMD-LSTM的汽轮机转子碰磨故障诊断方法。首先,该方法通过声发射技术监测汽轮机转子的碰磨故障信号;然后,利用EEMD信号分解方法处理获取的声发射信号,并提取能量特征参数和相关的时域特征参数,从而获得碰磨故障特征数据集;最后,利用划分的数据集对LSTM神经网络进行训练与测试,从而获得碰磨故障诊断模型。工程应用结果表明,本文提出的方法能够有效识别机组在不同转速时期的早期碰磨故障,且故障诊断的准确率较高。     

基于ALIF-HT的汽轮发电机组转子故障诊断

针对汽轮发电机组转子故障振动信号为多分量非平稳信号,将一种新的信号分解方法——自适应局部迭代滤波(ALIF)用于转子故障振动信号分解,并与希尔伯特变换(HT)相结合,提出了基于ALIF-HT的汽轮发电机组转子故障诊断方法:首先对转子原始振动信号进行ALIF得到若干信号分量,再应用HT求取每个分量的瞬时频率,获取原信号全部信号分量的完整时频表示,最后根据转子故障振动信号的时频特征判别转子的故障类型.通过仿真信号分析验证ALIF对多分量信号的分解能力,并利用转子油膜失稳故障分析验证该方法的工程实用性.结果表明:ALIF方法能够有效克服经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,使得ALIF-HT方法相对于希尔伯特黄变换(HHT)方法具有更高的时频分析精度.     

基于模型和神经网络的转子故障诊断方法

通过建立转子的理论模型仿真转子不平衡故障,从而提供给神经网络训练数据,再利用训练好的网络自动识别故障。仿真结果表明,基于转子理论模型、信号检测和神经网络的集成诊断方法,不仅可以有助于理解故障的物理意义,而且可以定量识别故障。     

叶片断裂引起的汽轮机转子异常振动处理

研究了某汽轮发电机组低压转子叶片断裂后轴系振动的特点和处理方法,其现场动平衡方法为解决该型机组轴系振动故障问题提供了有效的参考和借鉴.     

某300MW亚临界机组高中压转子裂纹的故障诊断

针对某300MW亚临界机组高中压转子在运行过程中出现振动值逐渐增大的问题,通过对高中压转子的历史振动数据进行分析,判断高中压转子存在扩展式弯曲故障。现场对高中压转子平衡后,短时间内振动状态恶化,诊断为高中压转子出现裂纹。及时停机揭缸检查,发现高中压转子高压第一压力级前的应力释放槽存在裂纹,避免了断轴毁机的安全事故,具有一定的借鉴意义。     

基于贝叶斯网络的转子系统故障诊断研究

通过分析传统故障诊断方法在处理实际系统不确定性问题时存在的困难,研究了基于贝叶斯网络的转子故障诊断方法。依据转子系统存在的故障类型和对应的故障征兆,本文建立了转子系统的贝叶斯网络模型,并开发了基于贝叶斯网络模型的转子故障诊断系统。通过对实际转子系统故障的检测,证实了该方法在处理信息不确定条件下,进行故障诊断的有效性。