首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
针对发电厂汽轮机故障诊断的问题,文章介绍了汽轮机运行故障诊断技术的应用和发展。主要有正确选择检测仪器和对汽轮机易发故障机理的分析。探讨了汽轮机故障诊断方法和汽轮机常见的故障,并给出了汽轮机故障实例分析,如气轮机故障表现和故障征兆。  相似文献   

2.
汽轮机作为发电系统的重要组成部分,其故障率的减少对于整个系统都有着重要的意义。其肩负着发电任务。由于汽轮机一般都处于长时间运转,从而很容易造成重要零部件出现磨损,一旦磨损情况严重时,便会引起机组振动,甚至会影响汽轮机的正常运行。振动是汽轮机常见故障,造成汽轮机振动的原因较多也相对比较复杂。为确保机组的安全、可靠运行,必须针对振动产生的原因采取相应的对策予以解决。文章对汽轮机异常振动故障进行分析研究。  相似文献   

3.
汽轮机组是发电厂的关键设备之一,随着信息技术的快速发展,汽轮机组的结构系统和运行环境也变得更加的复杂和特殊。介绍汽轮机常见的故障,从故障的信号分析、机理分析以及诊断决策三个方面论述汽轮机的故障诊断技术,并分析故障诊断技术的作用和意义。  相似文献   

4.
文章通过对田集发电厂2号机给水泵汽轮机B振动异常情况进行分析诊断,判断振动故障原因为滑销系统卡涩导致汽缸左右侧膨胀偏差大,汽封套变形等引起的动静碰磨故障,通过对汽缸底部立销进行加固,增加汽缸膨胀监视装置,检查清理滑销系统和动平衡等手段,最终将汽轮机轴振降低至40μm以下,为该型汽轮机提供了典型故障样本,可为同类型机组振动故障诊断处理提供借鉴。  相似文献   

5.
改革开放以来,我国各个行业都得到了翻天覆地的变化,都走上了发展的快车道,汽轮机作为工业上重要的生产设备,也得到了显著的发展。汽轮机虽然使用的比较广泛,但是其也有很多的缺陷,那就是受到工作环境的影响,比较容易出现汽轮机故障的情况,一旦出现故障,不仅会影响到企业的经济效益,还可能会对操作人员的人身造成伤害,严重者有可能威胁人员的生命安全,所以必须引起有关部门的密切关注。我国也在积极的对汽轮机故障诊断技术的发展进行着不断的研究,文章首先分析了现阶段我国汽轮机故障诊断技术的发展现状,然后对汽轮机故障诊断技术中存在的问题进行了深入的剖析,并对汽轮机故障诊断技术的发展趋势进行了探讨,希望通过文章的分析能够对汽轮机的故障诊断技术提供帮助,进而更好的促进工业乃至整个经济设备的发展。  相似文献   

6.
汽轮发电机是电厂的主要设备之一,其安全稳定的运行是电厂正常运行的基础。但汽轮机在运行过程中也会经常性的发生一些常见的故障,如果不能及时发现和处理,则会导致故障扩大,影响发电机的正常运行。特别是汽轮发电机异常振动故障,导致其故障发生的原因较多,这就需要检修部门需要做发电机的检修和维护工作,能够准确的对振动故障进行处理,从而确保汽轮发电机运行的安全性,确保发电机组能够发挥出最大的效益。本文从汽轮机组振动的分类入手,分析了汽轮机异常振动故障原因查询步骤,并进一步对汽轮机常见异常故障的分析和排除进行了具体的阐述。  相似文献   

7.
随着人们对电能的重视程度越来越高,发电厂的正常运转已成为具有非常重要意义的一件事。发电厂是保证电能正常供应的前提条件,汽轮机是发电系统的重要组成部分,其正常的运转也是保证发电系统稳定运行的基础。但在汽轮机的运转过程当中,会因多种因素的影响,从而导致故障的发生,因此,我们应该对汽轮机的故障予以重视,从而保证整个发电系统的正常运行。本文分析了汽轮机振动的危害性,并对汽轮机异常振动的原因进行了分析,同时进一步阐述了异常振动的排除方法。  相似文献   

8.
故障诊断是汽轮机维护管理工作的重要内容之一,在生产实际当中,汽轮机是关键设备,但由于系统复杂,而且运行的环境特殊,因此汽轮机的故障效率非常高,并产生一定的危害性。汽轮机的振动故障就是其中一种常见故障模式之一,本文将以汽轮机常见振动故障为研究主线,在分析故障问题的基础上,对如何采取诊断的方法,展开深入探讨。  相似文献   

9.
城市居民的用电安全是目前城市发展的标志所在,为了保障城市经济的发展与居民用电的稳定,加强汽轮机组日常保养与维护,保障城市供电已经成为了发电厂维护部门的重要任务。汽轮机组作为发电厂重要组成部分,也会出现一些故障亟待我们解决,其中异常振动对于整个发电系统都有着重要的影响,本文就相对于汽轮机的异常振动的原因做一分析并列举排除方法,供参考。  相似文献   

10.
汽轮机作为发电系统的重要组成部分,其故障率的增大或者减少对于整个的系统都有着及其重要的意义。汽轮机异常振动是发电厂常见故障中比较难确定的一种故障,针对这样的情况来看,加强汽轮机异常振动分析,为发电企业维修部门提供基础分析就显得极为必要。汽轮机组作为发电厂重要组成部分其异常振动对于整个发电系统都有着重要的影响,本文就汽轮机异常振动的分析与排除进行了简要的阐述和分析,供同行业参考。  相似文献   

11.
运用ANSYS软件对A=0.4 m2薄膜干燥器转子系统三维模型进行模态分析,提取转子的前4阶固有频率和振型,求得相应的临界转速;在模态分析的基础上,用Full法对转子进行谐响应振动分析,研究偏心(c=2.5 mm)与质量不平衡(m=0.1,0.2kg)对转子振动的影响,并分析不同轴承刚度对转子系统的固有频率和振动特性的影响。结果表明:偏心、不平衡质量等对转子振动响应影响较大;轴承刚度对转子固有频率和振动特性有一定影响。  相似文献   

12.
应用振动、噪声信号频谱分析和相干函数分析技术,从理论上说明变速箱故障诊断的依据。检测了一台噪声严重超标的变速箱系统,得到其三向振动和噪声信号。综合分析了实测信号及其计算机数据处理结果,从而得出检测对象出现强烈噪声的主要原因是在于其中一对啮合轮发生“磕碰”。  相似文献   

13.
缓式通风由于能耗低,水分减量少,在降温方面比离心式通风存在许多优势,但在通风结构设计上还存在许多不足。结构设计的合理性直接影响着通风效率和能耗水平,在这方面却没有成型的标准,因此,对结构设计方面的探索对缓式通风的发展具有重要实际意义。对轴流风机在仓房空间内压力场分布进行了测试.对轴流风机之间的相互作用进行了深入分析,为科学合理地使用轴流风机作了有益探索。  相似文献   

14.
归纳和总结了BP神经网络多参数诊断法的实施步骤,阐述了故障轴承振动与信号的关系以及BP神经网络的工作原理和实现过程,并以滚动轴承故障诊断为例,提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号特征参数,用这些特征参数训练神经网络,利用MATLAB6.5神经网络工具箱模拟和仿真BP神经网络,然后用训练后的BP神经网络对故障模式进行识别。结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,并且在MATLAB仿真的过程中合理的选择训练函数和各种参数,则具有很强的故障识别能力。说明了利用MATLAB仿真BP神经网络进行滚动轴承振动诊断是可行而且有效的。  相似文献   

15.
基于VI的纺纱机罗拉振动检测诊断系统的开发   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对当前纺织生产中罗拉故障评判的局限性和滞后性,为了更好地减少机械波,改善纱线的条干均匀度,基于虚拟仪器的研发平台,利用PC-DAQmx系统和功能强大的图形化编辑语言Labview,搭建了用于罗拉振动检测的故障分析系统,并将该系统在旧式条干仪上进行实际振动测试,取得了较理想的结果.实验表明,通过对罗拉振动信号的时域和频域的联合分析,能够对罗拉故障及早做出诊断,为罗拉故障的诊断开辟了新的研究思路.  相似文献   

16.
利用拓展Petri网诊断卷纸筒设备故障的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
拓展Petri网既可以用图形直观地描述故障的发生和传播 ,又可以通过状态方程精确地分析系统行为。文中以卷纸筒设备一个故障诊断实例 ,验证了此方法的有效性和可行性  相似文献   

17.
为提高TQLZ型振动清理筛的可靠性,采用有限单元法对其动态特性进行了研究。由于该型号振动清理筛结构复杂,直接建模比较困难,因此先利用Solid Works 2012建立其三维几何模型,再将其导入ANSYS Workbench 13.0中,以建立合理的有限元模型;在对其接触关系和边界条件进行合理处理后,进行谐响应分析数值求解。结果表明:(1)该振动清理筛的动强度是达标的,且还有较大的优化空间;(2)该振动清理筛的振幅完全符合设计指标;(3)该振动清理筛在工作过程中不会发生谐响应共振现象。  相似文献   

18.
探讨了织机故障分类、故障信息收集与分析,提出了"把握故障现象特征,思路开阔,先易后难,从简单到复杂,对设备逐步解剖"的分析原则。并以PAT型喷气织机为例介绍了故障树分析法。  相似文献   

19.
提出了一种对振动信号频谱新的分析方法,该方法通过对机械设备振动信号进行分段多次FFT变换和1/3倍频程谱计算,并对特征频率段能量值作直方图图谱,获得其能量分布特征,与处于正常工作状态的对应能量直方图图谱作偏移比较,从而实现对机械设备工作状态监测与故障诊断。结果表明,该方法对振动信号的频谱变化具有相当强的敏感性,能有效地分辨机械设备工作状态的一些微小变化,为机械设备的工作状态监测或故障诊断提供了1条新的准确、高效的途径。图6参13  相似文献   

20.
主要研究了弦线性能对弦线横向振动的影响,着重探讨了抗弯刚度这一性能。采用不同性质的弦线进行驻波实验,并将实验中各组数据分别代入所推导的纯理论公式进行验证,以确定该公式的适用性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号