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EN-8000汽轮发电机组振动监测分析故障诊断系统 总被引:2,自引:0,他引:2
异常振动是造成汽轮发电机组非计划停运的主要原因之一,加强汽轮发电机组的振动监测,对确保机组安全稳定运行有重要的意义。EN-8000汽轮发电机组振动监测分析故障诊断系统采用集散型主从分布式结构,整个系统由网络集成,具有实时数据采集和处理,在线数据分析和储存,相关趋势分析及事故追忆,完备的振动分析功能和故障诊断,动平衡计算及远程通讯等功能。 相似文献
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介绍了CSDI3130系统的硬件结构,特点和功能,该系统应用于镇海发电厂汽轮发电机组的振动监测与故障诊断 相似文献
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本文详细介绍了ZJZ-1型汽轮发电机组振动监测和故障诊断系统在汽轮发电机组上的安装和对汽轮发电机在不同运行工况下的数据采集分析、故障诊断等实际使用情况,并将实测结果与其它仪器实测的结果作了详细比较,证明了ZJZ-1系统性能好,技术先进、测试与故障诊断准确可信,对汽轮发电机组安全经济运行具有重大意义。 相似文献
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汽轮发电机组的精准、快速地故障诊断对提高其安全性、经济性具有重要意义。随着汽轮发电机组运行数据的积累与数据驱动技术的发展,基于数据驱动的汽轮发电机组非线性振动故障诊断技术成为了该领域内的研究重点。首先统计了汽轮发电机组振动故障的概率分布,阐述了主要的非线性振动故障机理;其次综述了振动故障的非线性特征提取技术、基于数据驱动的非线性振动故障诊断方法的研究进展;最后展望了汽轮发电机组非线性振动故障诊断技术的发展方向:将虚拟现实、数字孪生、人工智能、数据挖掘深度融合,实现汽轮发电机组非线性振动故障诊断。 相似文献
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Petir网理论是以网络理论、代数理论等为数学基础的,可利用图形语言对故障诊断系统的结构、功能及流程进行系统的分析和描述,是异步并发诊断系统建模与分析的重要工具之一.作者在论述了Petri网矩阵描述方法的基础上,根据汽轮发电机组故障征兆与常见故障类型之间的关系,建立了一种基于Petri网的汽轮发电机组振动故障诊断模型.与传统的汽轮发电机组振动故障诊断方法相比,该模型仅使用简单的矩阵运算,诊断过程简单直观,速度快.实例分析表明,利用该模型可对汽轮发电机组的振动故障作出正确判断. 相似文献
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介绍了一个基于计算机的大型汽轮发电机组振动实时状态监测、分析和故障诊断系统,简述了系统的组成、特点、硬件配置及其系统软件的功能,并介绍了该系统在云浮电厂2号汽轮发电机组(12MW)上的应用情况。 相似文献
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随着监测一故障诊断系统在汽轮发电机组中的广泛应用,大量的振动信息需要数据库管理系统进行处理、分类和排序,然后提取振动特征值,供故障诊断系统进行分析和诊断,以便及早发现故障根源,将故障消除在萌芽状态。基于FoxPro 2.5 for Windows数据库管理系统的开发工具.开发了汽轮发电机组振动故障诊断数据库系统.实现了动态数据交换(DDE);快速进行维护和检索;趋势分析;升降速幅频特性图(波特图);报表打印等等。该未统的实现为汽轮发电机组转子的科学管理和故障诊断系统的应用奠定了基础。 相似文献
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针对水轮发电机组单机功率的增加而提出的状态监测和故障诊断要求,提出以虚拟仪器系统作为开发平台设计并构成水轮发电机组监测和故障诊断系统,实现了水轮发电机组振动信号的数据采集、数据处理和分析,并可进行故障诊断。 相似文献
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火电机组的振动情况关系到机组安全运行。现役机组普遍配备了振动在线监测保护与故障诊断系统,并利用专门的网络设备构建了远程状态监测与故障诊断系统。分析了某电厂突发振动故障后,利用远程监测诊断系统搜集数据并分析诊断出故障原因,迅速给出检修处理意见并成功处理的案例。 相似文献
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振动监测技术在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研发了针对风力发电机组传动齿轮箱的振动监测与故障诊断系统。该系统主要由本机监测系统、风电场集中监测诊断系统、远程监测诊断中心3层结构组成。本机监测系统完成机组传动系统各部件的状态监测数据的采集,并将数据传输到风电场集中监测诊断系统。风电场集中监测诊断系统主要进行数据存储、显示和分析诊断,并将数据通过互联网传输到远程监测诊断中心,实现风电场设备群的远程监控分析和精细故障诊断。给出该系统的应用实例,通过对比分析2台相同型号风电机组的齿轮箱振动信号,实现对出现异常状态机组的判断,保障风电机组设备的安全可靠运行。 相似文献
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联轴器平行不对中是汽轮发电机组轴系典型故障之一。利用机组采集的联轴器两侧轴振信号、瓦振信号、健相信号和轴瓦温度,以及运用FFT频域和时域分析方法获得频谱特征和轴心轨迹对联轴器平行不对中进行智能诊断,以满足电站汽轮发电机组振动故障智能诊断的要求,考虑到故障征兆之间的相似性,提出了利用故障主征兆结合辅助征兆信息进行诊断的方法,并结合实际振动事故进行了诊断分析,得出了正确的诊断结果。 相似文献
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基于自组织模糊神经网络的汽轮发电机组振动故障诊断系统 总被引:4,自引:2,他引:4
针对目前汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统精度较低的问题,将模糊理论与神经网络技术结合,构造了适合于大型复杂系统故障诊断的自组织模糊神经网络系统的体系结构.在此基础上,提出了一种新型的样本模糊自组织方式,利用快速傅里叶变换(FFT)分析方法和图形分析法提取足够多的故障征兆,再采用聚焦式模糊分段算法对故障征兆进行模糊化处理,然后建立合理的训练样本库,并将经过确认的故障数据增加到标准案例库中,以提高整个系统的诊断能力.其中,聚焦式模糊分段算法对故障征兆中正常与不正常的转折部分进行非线性聚焦,即离正常与不正常的分界值越近时,故障征兆的特征抽取密度越大,使得原来模糊的分界部分被清晰化,大大提高了诊断精度.最后,以108DAI专用检测系统作为硬件支持,设计和实现了600 MW汽轮发电机组常见振动故障的模糊诊断系统,并利用现场故障数据验证了该系统的有效性. 相似文献
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汽轮发电机的转子轴振动信号数据是监测设备安全运行的一项重要技术指标。本文针对一台135MW发电机转子轴振动突变超标故障,进行了相关的机械与电气参数的现场测试,分析诊断设备影响原因,通过现场检查,消除了发电机转子线圈绕组内部重大故障隐患。提供的振动测试分析与处理措施,作为故障诊断分析典例以资参考。 相似文献