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汽轮发电机组转子长期连续高速旋转,不可避免地出现转子振动状态变化,而转子振动状态的优劣直接影响整个机组安全运行,对其预警方法的研究势在必行。首先统计转子振动运行规律;其次基于振动运行规律提出转子振动异常阈值计算方法;再次依托异常阈值和非线性状态评估(Nonlinear State Estimation Technique, NSET)提出转子振动预警方法;最后利用某电厂机组运行数据进行测试验证,并与基于反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的振动预警方法进行对比,结果表明所提方法可以准确有效实现转子振动预警。 相似文献
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首先对汽轮发电机常见故障进行分类,而后分别讨论了汽轮机滚动轴承故障的基于频率指标的神经网络诊断方法;汽轮机凝汽设备故障的基于事例推理的诊断方法(theory of delay embedding);汽轮机质量不平衡故障、动静碰磨故障、转子不对中故障、油膜涡动故障、油膜振动故障、轴承松动故障的延时嵌陷诊断方法。对汽轮机等旋转机构的故障诊断提供了较为全面的实用方法。 相似文献
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催化裂化主风机组转子故障中60%是由不对中引起的。利用状态监测和故障诊断技术,分析了转子不对中的振动特征,诊断出转子的故障部位和故障原因,并为机组的维护提供科学依据。以某炼油厂催化装置烟机转子振动高为例,对烟机的异常振动信号进行了分析,准确地找到了引起振动的原因,使解决问题更快速、有效。 相似文献
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引起水电机组振动的原因很复杂,而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生,使得故障诊断很困难,目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类,尤其是BP网络应用较多,但BP网络训练速度慢。文章提出应用带偏差单元递归神经网络的方法对水电机组的振动故障进行诊断。先对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。水电机组振动故障诊断仿真分析表明,与常规方法相比,应用带偏差单元递归神经网络进行故障诊断具有快速有效的优点。 相似文献
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《液压气动与密封》2020,(6)
汽轮机给水泵机组在运行过程中出现异常,通常会触发机组保护系统,造成机组跳机。引起机组跳机的原因很多,为尽快查出机组跳机原因,恢复机组正常运行,有必要对机组跳机故障进行研究。以某机组跳机事件为研究对象,对引发此次机组跳机的故障原因进行诊断分析。通过分析机组工作原理,对引起机组跳机的触发信号以及会造成相应信号的故障原因进行梳理,再结合机组实际工作情况以及试验进行分析和排除。结果表明,机组双联泵失效,在机组完成电动油泵自动切除后,双联泵无法为机组提供滑油和控制用油,引起汽轮机的润滑油压或(和)速关阀驱动装置驱动油压低于限值,触发机组跳机动作。相关研究成果能够为类似机组跳机故障提供诊断参考。 相似文献
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某炼油厂检修中发现重油催化裂化装置主风机组中汽轮机轴瓦异常振动,从轴承的承载能力及流 体动力学方面予以分析,故障诊断为转子油膜失稳造成的油膜涡动和机组对中不良所引起的.最后通过提高轴瓦的承载能力,堵塞轴瓦上多余小孔,消除机组对中误差等措施,成功解决了汽轮机轴瓦异常振动故障,确保了机组平稳运行. 相似文献