水电机组振动监测分析系统

振动是水电机组最常见的问题，同时也是反映水电机组运行状态的重要指标，如何对水电机组的振动进行测量和分析，已经成为水电行业较为关注的问题。本文对水电机组振动监测分析系统的结构和功能进行了简单的介绍。     

水电机组振动监测与状态监测

对目前水电厂机械振动监测中存在的一些问题提出了看法，重点阐述了频谱分析误差产生的原因，也简单介绍了选择水电机组状态识别方案的观点。     

神经网络在水电机组振动故障诊断中的应用研究

本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能和BP网络模型及算法，在此基础上将神经网络应用于水电机组振动故障诊断中。试验证明，基于神经网络的水电机组振动故障诊断方法具有很高的实用价值。     

模糊诊断法在水电机组振动中的应用

根据水轮发电机组的振动特点，探讨了适合于水轮发电机组的振动故障诊断方法，即模糊诊断法。提出了将模糊技术应用于水电机组振动故障诊断，介绍了模糊故障诊断的基本原理与实现，并以实际机组曾发生的振动故障为实例，验证了该方法的可行性和优越性。     

基于振动监测与分析的水电机组状态检修系统

从系统软件设计的角度，以状态监测参数的选取、专家知识加及状态参数数据库的建立为重点，介绍了水电机组状态监测与检修系统的构成及该系统各软件模块的设计思路和应用功能。     

水电机组轴系电磁振动特性实测与仿真分析

采用水电机组实测振动数据分析与轴系模型仿真验证相结合的方法,研究了某半伞式两导轴承轴流转桨式水电机组轴系在电磁力影响下的电磁振动特性。通过分析水电机组现场变励磁试验过程中的实测振动数据,总结出机组的实测电磁振动特性规律;利用机组轴系的有限元分析模型和不平衡磁拉力简化计算方法,对机组轴系在电磁力作用下的电磁振动响应进行了仿真验证。结果表明:该水电机组加励磁电流后,机组轴线发生显著偏移,同时上导轴承处的摆度明显增大,而水导轴承处的摆度反而有所减小;仿真验证结果与实测分析结果相吻合,较好地揭示了水电机组轴系电磁振动现象产生的原因。     

模糊技术在水电机组振动故障诊断中的应用探讨

文章将模糊技术应用于水电机组振动故障诊断，重点介绍了模糊故障诊断的基本与实现，并以安康电厂实际机组曾发生的振动故障为实例，验证模糊诊断方法，结果表明模糊诊断方法具有一定可行性，效果令人满意。     

基于PULSE分析系统的水电机组振动监测系统校准

针对智能化水电机组振动在线监测分析系统,利用PULSE分析系统对其进行定期的校准,以保证振动监测系统工作的可靠性。以广州抽水蓄能电站300 MW蓄能机组为例,用PULSE分析系统校准传感器及振动监测系统通道,对装置各通道误差、报警及保护动作值进行修正,保证了测量的准确性,降低了误跳机概率,是国内首次开展蓄能机组在线振动监测保护装置的现场校准工作。     

LabVIEW在水电机组振动监测中的应用

LabVIEW软件是一类功能性较高的图形化虚拟高级编程程序,它在测试工程、工业控制、仿真领域及科学研究等方面涉及应用广泛。本文主要介绍LabVIEW在水电机组振动状态监测系统中的信号分析、状态监测、故障诊断、数据储存四个方面的应用。     

新疆小山口水电站机组振动分析

小山口水电站机组运行时,发电机组振动突然增大,并伴有异常声响。紧急停机后,检查发现发电机大轴与上、下导轴承密封盖摩擦,40Cr垫块、瓦衬和绝缘垫均有不同程度破损,发电机转子磁轭与"T"型键径向有间隙,因此全部更换"T"型键、调整垫、斜键等全套零部件,现场重新进行加热安装调整垫,机组恢复正常运行。图4幅,表4个。     

水电机组振动监测系统现场标定的论述

水电机组振动测量系统的应用对于提高振动测量参数的精度以及减轻电厂运行和试验人员的劳动强度无疑是件好事．但如果不重视其使用中的标定问题，就不能保证量值的正确传递．因此，用户在使用测振装置过程中，一定要重视标定环节，明确标定项目及标定方法，从而保证测振系统为你提供既准确又可靠的测量结果．     

铜街子电站11号机组异常振动试验及处理

11号机从92年安装投产以来，机组励磁后，机组摆度、振动异常超标。造成上机架弹性支座、上导弹承楔子板、受油器严重损坏，影响机组安全运行，几年来制造厂、安装单位、电厂、试验院投入大量精力进行研究处理，示果。在今年机组扩修中，电厂按电装规范检查发电机各个部位；终于找出了引起磁力不平衡的主要原因，对转子磁极圆度、水发联轴螺栓紧度进行处理，保证了机组的安全运行。     

水电机组避开振动工况的竞价策略

针对水电机组普遍存在的低负荷区机械振动现象的原因及危害进行了简要分析．提出了在电力市场条件下．水电企业可根据机组工况特性．采用合适的负荷分段和价格申报策略．以有效避开机组的振动工况区。     

论水电机组的诊断检修技术

一、诊断检修是计划检修的进步以往电力系统的设备检修是按计划检修原则进行的,根据原水利电力部颁发的“发电厂检修规程”规定的周期、工期、项目,“到期必修、修必修好。”规定的依据基本     

基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的水电机组振动预测研究

针对水电机组振动的非线性、非平稳特点,提出一种完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的振动预测模型,利用改进的粒子群优化算法(IPSO)对调节参数进行优化以提高预测精度,采用CEEMDAN算法将振动数据计算展开为多个固有模态函数(IMF),通过计算相关系数筛选出有效的IMF,最后将筛选结果重构后输入LSTM进行模型预测,并与LSTM、支持向量回归(SVR)、CEEMDAN-IPSO-SVR进行对比。结果表明,提出的CEEMDAN和LSTM相结合的振动预测模型可以有效识别水电机组不同运行工况下的振动信号,为故障预警、水电机组安全高效运行提供依据。     

浅析贯流式机组导水叶卡阻异常振动原因

通过对飞来峡水电站4#机组导水叶卡阻异常振动的原因进行分析,并进行相应的处理,提出运行注意事项及防范措施。     

水电机组效率的神经网络算法

水电站优化运行要求具有连续水位和导叶开度下的效率特性曲线。本文提出用BP神经网络方法计算机组效率，并建立了BP神经网络模型，以现场效率试验数据作为样本进行训练，并用训练好的网络计算该机组的效率。网络的训练速度及计算结果表明，该算法收敛速度较快，精度高，为计算水电站任意水头及导叶开度下的机组效率提供了新思路和新方法，可用于指导水电机组的优化运行。     

水电机组振动劣化预警模型研究及应用

近年来运行中的水电机组振动稳定性问题日益突出,传统振动预警方法主要通过振动监测值与振动限值的简单比较来实现,存在适用工况范围有限,限值单一的不足。针对传统预警方法的不足,首先收集机组健康状态时的振动数据,并按照功率和水头将机组运行工况细化为若干典型工况,然后求取各典型工况下机组振动健康区间,最终建立水电机组振动劣化预警模型。实例结果表明,该模型能采用数字化和三维可视化两种方式完成水电机组不同工况的振动预警,同时能利用振动历史数据进行自学习,修正各典型工况的振动限值,提高振动预警的准确性,该模型明显优于传统振动预警方法。