600MW超临界汽轮发电机组低压转子叶片脱落振动特性研究

针对国产600 MW超临界汽轮发电机组低压2转子末级叶片脱落故障问题,开展低压转子叶片脱落对机组轴系振动特性的影响研究。采用有限元法构建轴系动力学模型,进行临界转速与振型分析;通过施加瞬态激励力模拟叶片脱落,建立低压转子叶片脱落瞬态激励模型,开展机组轴系非线性瞬态时域分析,得到工作转速3 000 r/min下轴系叶片脱落和各轴承处振动响应;对比激励前后振动响应,总结低压转子叶片脱落故障对轴系振动的影响规律。研究发现,轴系振型以各跨转子弯曲振型为主,叶片脱落主要影响其所在跨转子的振动特性,且表现为典型的瞬态不平衡振动特性。     

基于Teager算子的内燃机气门间隙异常故障诊断方法

为了探究气门间隙异常故障的诊断方法,分别通过仿真模拟与实验探究,运用ADAMS软件对配气系统核心部件进行建模,对不同气门间隙下部件的动力学行为进行模拟,探究故障机理和故障敏感特征。基于Teager能量算子,探究实际机组振动信号中气门间隙异常故障敏感特征的精确提取方法。在一台TBD234柴油机中模拟该故障,采集缸盖振动信号。结果表明,随间隙增大开启冲击相位推迟、关闭相位提前,峰值能量增大,验证了故障特征的敏感性和故障诊断方法的有效性。     

水轮发电机组振动分析与稳定运行对策

针对某厂一号水轮发电机组增容改造后的振动异常问题进行分析,指出振动、摆度大主要是转动部件(主要是发电机转子)存在质量不平衡和磁力不平衡所致,转子动平衡后机组振动、摆度均有明显下降。最后提出各种不同水头机组的振动监测建议,即避开各水头条件下低负荷振动区运行,避免对设备造成损坏,从而提高了机组运行可靠性与稳定性。     

汽轮机转子运行故障分析及诊断研究

汽轮机转子在运行过程中由于各种原因会出现振动异常情况,振动烈度随转子转速和负荷升高而呈线性增大,直接影响机组正常运行,处理不当将造成机组动静碰磨,甚至造成转子大轴弯曲。传统的诊断方法试验项目多,诊断时间长,为快速诊断故障类型,查找故障原因,以防故障恶化,用BP神经网络建立汽轮机转子故障诊断模型,对汽轮机转子运行故障进行诊断,诊断结果精确,解决了传统诊断方法费时费力的问题。利用BP神经网络方法,对国产300MW机组转子运行故障进行分析诊断,诊断结果与现场实际揭缸查验一致,论证了利用BP神经网络方法对汽轮机转子运行故障进行预诊断是可行的和准确性,同时诊断结果为机组检修提供了更为准确的依据,并为转子设计和加工制造提供了参考。     

机械松动导致风机振动的诊断

本文通过对一台风机的振动分析,揭示了转动部件机械松动现象的某些振动特征,为今后类似故障的诊断提供了借鉴。     

某核电厂调试期间立式转动设备结构性共振问题分析及探讨

立式转动设备振动超标在机组调试及试运行期间较为常见,导致设备振动的原因种类较多,目前国内核电厂同行常用的故障诊断手段为频谱分析,同一个频谱对应的故障现象较多,实际工作中,如何准确定位激振源,对振动诊断工作者的理论水平及工作经验提出较高的要求。该文结合国内某核电厂调试期间旋转机械结构性共振处理案例,从故障现象、诊断过程、处理方案及处理结果四个方面进行说明及探讨,为后续机组调试及运行提供经验及参考。     

风电机组在线振动监测系统及现场应用

基于振动分析领域中频谱分析和包络谱分析方法,研制开发了风电机组在线振动监测系统,该系统能够有效诊断风电机组传动部件(主轴、齿轮箱、发电机)的故障及损伤,及时给出设备运行状态报告,提供合理的维修建议,对现场设备进行科学管理,缩短了非计划停机时间,提高了风电机组的可利用率。     

600MW亚临界汽轮机高压调门故障分析及其改造

针对定州电厂2号机组2、3号高压调门阀杆脱落事件及4号高调门阀杆异常振动情况,分别从阀杆连接套的结构型式、工作原理及4号高调门在30%开度附近阀杆易发生自激振荡的角度分析了高调门故障发生原因,并通过对4个高调门阀杆连接套及阀杆、阀碟结构换型改造,有效避免了阀内蒸汽不稳定流场导致的阀杆异常振动,消除了定位销断裂、阀杆脱落对机组带来的安全隐患,保证了机组安全稳定运行。     

基于二值双谱和模糊聚类的风电轴承故障诊断

针对风电机组滚动轴承振动信号具有强噪声、非高斯、非线性及非平稳的特性,导致滚动轴承故障状态及故障位置难以确定的问题,提出了基于二值双谱和模糊聚类的风力发电机组滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行双谱分析,获得其二值双谱特征;其次,以基于目标函数的模糊聚类方法,构造各类故障的目标模板;最后,按照最邻近准则设计分类器,以目标模板与测试样本之间的距离测度作为模式分类依据,对风电机组滚动轴承的故障位置进行判断。实验结果表明,该方法能有效诊断故障状态及故障位置,其诊断准确性高、稳定性好、计算量小、速度快,且以距离测度为故障判决依据,使诊断结果易于理解和解释、便于检验。     

基于LS-SVM的一次风机振动在线监测及故障预警研究

针对火电厂一次风机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型问题,将智能数据挖掘方法应用于风机设备故障预警和诊断中。通过对风机典型运行特性进行分析,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的一次风机振动状态估计和故障预警方法。结合山西河曲发电厂1号机组的1#一次风机历史运行数据,应用Matlab对所提出的方法进行了验证和分析。研究结果表明,该预测方法有较高的估计精度,能够及时辨别一次风机在运行中的振动异常,适用于火电厂辅机设备的故障诊断,具有一定的工程应用价值。