燃气轮机动叶片断裂故障振动特征及其识别方法研究

针对燃气轮机动叶片典型故障模式断裂故障的诊断问题,对动叶片断裂激励下的敏感振动特征及识别方法进行了研究。首先,以机匣-静叶为研究对象,基于动叶片断裂故障机理,并结合燃机叶片结构特点和载荷特征,建立了其断裂激励下的动力学模型及运动方程;通过对其振动响应进行求解及响应分析,研究了便于工程中监测分析的叶片断裂故障的机理特征。然后,提出了一种基于小波变换的叶片断裂故障识别方法。最后,利用某型燃气轮机叶片断裂故障实际案例,对所提出的振动特征及故障识别方法进行了可行性验证。研究结果表明:作为系统主要激振频率,在动叶片断裂后,叶片通过频率的幅值具有阶跃式突降特性,结合小波变换算法可实现对叶片断裂故障的有效识别;该研究成果可为燃气轮机动叶片断裂故障的诊断提供一定的参考。     

某超临界空冷机组中压末级叶片失效分析

对某超临界空冷机组中压末级叶片断裂故障现场和运行记录进行调查分析,对断裂叶片的材料和断口进行了理化检验和实验分析,采用三维有限元方法对叶片的静应力进行了精确的计算,并综合分析了叶片断裂的故障原因.     

汽轮机断裂叶片检测与失效原因分析

在汽轮机的运行过程中,经常会面临各种故障和事故,其中由于汽轮机叶片损坏而引发的问题占据了主要部分。特别是汽轮机叶片的断裂,被认为是一种危害极大且较为常见的故障,对机组的运行造成了严重的影响为了了解汽轮机叶片断裂的相关原因,需要通过一系列的理化检验,包括化学成分、材料组织、夹杂物和力学性能等方面的详尽分析,以便全面了解断裂的原因。本文针对汽轮机断裂叶片检测与失效原因展开分析,根据检测结果可以了解其断裂失效模式,从而可以以确保汽轮机能够高效、可靠地运行,同时保障人员和设备的安全。     

复合材料风力发电机叶片的流固耦合分析

为研究风力发电叶片在工作过程中的应力状态和变形情况,以某一水平轴风力发电机的风轮叶片模型为研究对象,运用Ansys Workbench软件平台中的流体力学计算软件CFX,对不风速和叶厚下的复合材料风力发电叶片进行了流固耦合数值模拟,并对不同工况下叶片的应力及变形情况进行了分析比较。结果表明:叶片上距离叶根约2/3叶高处有明显的应力集中,容易发生疲劳断裂;且叶尖部位有较大变形。模拟计算结果与工程实际相一致,可对工程实际中风力发电叶片的设计和制造提供一定的指导。     

某空分机组一起叶片断裂事故分析

针对某空压机组一次比较严重的叶片断裂振动事故,利用陕鼓旋转机械远程在线监测及故障诊断系统的功能分析软件和灵敏监测数据库,找出了发生此次突发故障的原因和部位,并及时采取处理措施,避免了再次发生重大事故的可能,减小了因故障造成的设备损失.     

针对叶片阻尼台断裂故障的试验方法

某型航空发动机风扇叶片在外场使用时发生断裂故障,断口分析后判断为疲劳断裂,裂纹起始于叶盆侧阻尼台与叶身转接处,原因为电击伤.针对这一叶片阻尼台断裂故障,为了验证电击伤对叶片疲劳强度的影响,需要在振动环境下对正常叶片和烧伤叶片进行疲劳强度对比试验.介绍了试验方案、过程,并进行了试验数据分析.     

海上风电叶轮高空拆卸工装叶片系列化与通用化设计

海上风机叶片发生断裂故障时,通过设计和制作工装叶片,替换断裂叶片,只需使用两台吊机可完成叶轮的拆卸和溜尾翻身,实现海上风机叶轮高空整体拆卸。针对海上风机型号系列化的特点,开发系列化的工装叶片,用于不同机型的海上风电叶轮高空拆卸,可完成故障叶片的应急更换维修,丰富我国海上风电场维修技术和装备。     

基于残余应力监测的航空发动机转子叶片质量评定方法

针对航空发动机叶片的断裂故障,采用x射线衍射法对叶片进行残余应力测试。分析了叶片表面不同部位残余应力随工况的变化规律,探讨了运用残余应力评定叶片质量的安全评定技术,为有效控制叶片断裂故障的发生提供了新的途径。     

冷却塔风机叶片断裂原因及处理

对冷却塔LF47型风机在运行中出现的叶片断裂故障进行了详细的分析,查找出叶片断裂的原因,并采取相应的处理措施。     

基于模态共振分析的某故障涡轮叶片改型设计

某型发动机涡轮静子叶片在运作过程中经常出现断裂现象,为了保证飞机的安全运营,需要对故障叶片进行分析及改型处理。运用ANSYS进行模型建立及计算,对故障涡轮叶片进行模态分析。再对故障叶片进行延展改型并通过ANSYS进行验证,通过计算得到结论,改型后的叶片成功避开了原叶片发生故障时的事故频率,改型前后叶片1弯模态应力分布几乎一致,应力最大点和次大应力点均分别位于叶片前缘靠近顶部区域和叶片吸力面靠近顶部区域,且应力大小相差不大。由于避开了事故频率,到目前为止,使用过程中未再有断裂现象发生,从而验证了改型方案的可行性。     

定向凝固合金叶片的疲劳断裂分析

对定向凝固合金叶片的断裂故障进行了分析，在断口观察与金相组织分析的基础上，对叶片的失效模式与失效原因进行了研究，并提出了预防该类故障发生的措施。结果表明，定向凝固合金叶片的断裂是由表面再结晶而导致的疲劳断裂失效。叶片表面的再结晶在叶片使用之前就已存在，是由于固溶热处理前叶片的表面存在塑性变形，在固溶热处理过程中形成的。     

风力发电机叶片状态监测与故障诊断技术近况

风力发电技术是新能源发电技术领域的重要研究方向,也是目前风能的主要利用方式,故风力发电机叶片稳健工作是风力发电过程的关键保障,对风力发电机叶片状态的实时在线监测技术也成为该领域的重要研究内容。该文回顾了风力发电机叶片机械故障的产生原理、现有的风力发电机叶片状态监测技术,对比了现有各技术的优势和劣势,分析了未来叶片检测技术的发展趋势。     

基于失效分析法与FTA法的叶片安全性研究

近年来我国沿海钻井平台使用的不同型号的燃气轮机曾发生叶片断裂事故,造成严重损失。为了更好解决燃气轮机叶片断裂的分析、预防与维护等问题,在应用裂纹分析技术及断口分析技术进行叶片失效分析的基础上,建立燃气轮机叶片故障树,运用故障树定性分析原理,对叶片进行故障根本原因推理,结合失效分析与故障原因分析所得的结论,提出了针对性的预防维护建议。将此方案成功应用于工程实践,对于燃气轮机叶片的安全可靠运行提供良好的保障。     

汽轮机末级叶片断裂原因分析

对某汽轮机的叶片断口进行了描扫电镜形貌观察和元素能谱分析,结果表明该叶片是疲劳腐蚀失效。叶片是由于疲劳腐蚀产生微裂纹,在交变应力和氯离子作用下加速裂纹扩展,造成最终断裂,引起腐蚀的原因主要是蒸汽中存有氯、氧等介质。     

轴流压缩机叶片断裂分析

轴流压缩机累计运行443天后动叶叶片断裂。通过宏观断口检验和金相分析、力学性能测试、扫描电镜显微分析以及宏观和微观的成分检测等方法对断裂叶片进行了分析。结果表明,叶片在服役过程中承受了复杂的交变应力,叶片材料中有呈带状分布的夹杂物和材料晶界上产生了磷元素偏聚,这些缺陷的存在会使叶片的疲劳寿命显著降低,造成叶片的早期疲劳断裂。     

利用随机共振的叶片裂纹微弱信息增强方法

离心式压缩机叶片作为压缩机内最重要部件,长期承受周期性振动和流动诱使激励的作用。而叶片的故障将对压缩机的运行以及现场安全可靠性有严重的影响,因此如何有效地识别压缩机叶片裂纹早期故障显得尤为重要。由于叶片裂纹故障属于低频微弱故障,通常被调制到叶片通过频率处,但是故障频率难以识别,清晰度较低。首先在叶片通过频率处进行信号滤波,然后应用Woods-Saxon and Gaussian Potential随机共振模型对特征频率进行加强,从而得到叶片裂纹故障频率。通过在叶片裂纹附近安装压力脉动传感器,利用压力脉动信号对叶片裂纹信息进行监测。实现模拟叶片裂纹的信号测试,验证了WSG随机共振模型在叶片裂纹早期故障识别中的有效性以及可靠性。同时通过应变试验进行验证此方法的有效性。     

航空发动机涡轮叶片热冲击试验

某型航空发动机涡轮叶片在使用过程中发生疲劳断裂故障，为避免故障再次发生，对涡轮叶片的材料和结构进行改进，以提高涡轮叶片的振动疲劳强度和热疲劳强度。对改进前后的涡轮叶片进行热冲击试验，论述了试验原理，介绍了试验过程，并分析了试验结果。试验结果表明，改进后涡轮叶片的平均温度比原涡轮叶片低，叶身温度分布更均匀。进气边是涡轮叶片最易产生热疲劳裂纹的部位，改进后涡轮叶片的热疲劳寿命更长。     

大型风力机复合材料叶片铺层设计及结构特性研究

近些年来,风力发电发展迅速,复合材料的设计与研制是风力发电的关键技术之一。基于复合层压板理论和有限元分析方法,对风力机复合材料叶片进行分析。利用ANSYS软件中壳单元模拟叶片铺层,然后对铺层叶片进行强度分析和模态分析。通过叶片质量、重心等计算值与实测值的比较,证明了所提出的铺层设计方法的合理性。分析比较了flapwise和edgewise两个方向的不同变形,为叶片铺层优化工作提供了依据。     

火电厂轴流增压风机叶片断裂原因及其解决方案探究

针对增压风机叶片断裂问题,采用材质性能检测、热态性能试验、数值计算等方法,探究叶片断裂的原因。数据结果表明,风机性能与其所在的管道系统不匹配是叶片断裂的主要原因,同时风机叶片的加工存在一定的质量问题,风机长时间受到交变应力的作用从而产生疲劳断裂。鉴于此,提出风机改造方案并进行改造,此后增压风机安全稳定运行一年多,振动数值较小。可见,改造取得明显效果,对类似问题的解决具有很好的借鉴意义。     

基于改进Yolov4的风电机组叶片缺陷检测算法

新型能源的发展离不开风力发电。随着风电机组性能的不断优化,对叶片运维提出了更高要求。为了提升风电机组的叶片巡检效率,有必要探索自动化、智能化的风电机组叶片巡检技术。无人机巡检技术已在多个领域有所应用,基于挂载高清摄像头的无人机对风电机组叶片所拍摄的近距离图像,通过图像识别实现风电机组叶片缺陷检测。通过研究Yolov4算法在风电机组叶片无人机自动巡检系统中的应用,探索出了提升风电机组叶片缺陷检测精度的新路径。通过深度学习和计算机视觉技术,提高了风电机组叶片检测的实时性、高效性和准确性。通过实验证明,利用数据增强和改进目标检测Yolov4算法,可使风电机组叶片缺陷的检测平均精度（mAP）达83%。