发电机定子铁心垂直度检测系统研究

发电机定子铁心叠装过程中每一档垂直度误差和叠装工艺完成后热压成型的最终垂直度误差是影响定子铁心质量至关重要的参数。目前,大多数厂家的定子铁心垂直度检测方法是传统的铅垂线为检测基准,工人手持刻度尺方式进行测量,传统的检测方法受到人为因素的影响较大。研发了一套基于激光铅垂线的自动测量定子铁心垂直度测量系统,利用激光代替铅垂线,二维PSD模块代替刻度尺,移动平台、自动角度调整平台实现数据生成后通过评定软件进行数据分析处理,最终得到发电机定子铁心的垂直度及扭转度误差。此套垂直度自动测量系统能极大的提高测量的精度和效率。     

仙游抽水蓄能电站发电机定子铁心磁化试验综述

大型水轮发电机组由于尺寸、重量等的限制,定子都在现场组装,组装完毕后,必须进行铁心磁化试验,目的是检查铁心制造和现场安装的整体质量。现对仙游抽水蓄能电站1＃机组铁心磁化试验的方法和结果作出介绍及总结。     

白鹤滩右岸水轮发电机定子铁心装配新技术

白鹤滩水电站安装16台全球单机容量最大的1000 MW水轮发电机组,同时也是目前制造安装标准要求极高的机组。针对全新的高精度安装要求,对定子铁心装配工艺进行技术创新优化,为打造精品机组提供技术支撑及有力保障。     

发电机定子铁心铅垂度在线监测装置的设计

发电机定子铁心的铅垂度是影响定子制造质量的一个关键参数。目前,对发电机定子铁心铅垂度进行检测大都采用人工方法,存在工作量大、效率低、误差大等问题,且无法在制造过程中对铅垂度进行实时检测与调整。基于激光高方向性的特点,设计了发电机定子铁心铅垂度在线监测装置。这一装置可在高温、振动等恶劣制造环境中对发电机定子铁心铅垂度进行全程监测,具有较高的自动化程度、测量精度、测量效率及可靠性,可有效降低劳动量与成本,提高发电机定子铁心的生产质量。     

大型汽轮发电机定子铁心压装工艺的探讨

阐述了汽轮发电机定子铁心压装工艺的步骤,再分别对外压装和内压装方案进行了详细的讨论,并探讨了其主要工序及工装的设计。     

发电机定子铁心片间压力监测装置的设计

发电机定子铁心片间压力分布情况是影响定子制造质量和使用寿命的关键参数。目前,发电机定子铁心片间压力监测存在效率低、延时等缺点。对此,基于薄膜压力传感器设计了一套发电机定子铁心片间压力监测装置。介绍了这一监测装置的结构与配套软件,并进行了试验验证。应用这一监测装置,可以实时监测发电机定子铁心的片间压力值及分布情况,为定子补偿方案提供实时数据支撑。     

汽轮发电机定子铁心损耗及温升试验案例分析

介绍了在磁通密度1.0 T下定子铁心损耗及温升试验的原理、方法,并结合实际案例分析了该试验在发现问题、检验结果方面的重要作用。实践表明,该试验是检验铁心叠片间绝缘状况的有效方法,可为检修单位提供参考。     

基于人工神经网络的浮游植物密度预测模型研究

基于人工神经网络在赤潮预测中应用的基础，利用遗传算法对其网络结构进行优化之后，用于预测浮游植物密度有良好的成效，对赤潮预警系统的研究有实际的应用价值。文章介绍了浮游植物密度预测的人工神经网络模型和经过优化后的人工神经网络预测计算。     

基于人工神经网络的浮游植物密度预测模型研究

基于人工神经网络在赤潮预测中应用的基础,利用遗传算法对其网络结构进行优化之后,用于预测浮游植物密度有良好的成效,对赤潮预警系统的研究有实际的应用价值.文章介绍了浮游植物密度预测的人工神经网络模型和经过优化后的人工神经网络预测计算.     

基于遗传算法的动态姿势预测模型的研究

分析了人体姿势控制的一般研究方法,通过实验研究了姿势选择的影响因子,以及影响因子重要度的比较情况.提出了基于价值函数优化方法,用以模拟现实中人的行为.定义了相应的价值函数,并将这些价值函数用到姿势预测算法中.采用遗传算法来处理姿势预测问题,将舒适度、重力势能和关节活动范围作为约束条件,使姿势预测更加逼真.试验表明,该方法能解决数字化人机工程中的姿势仿真问题.     

基于人工神经网络的高锰钢钻削力预测模型研究

对制造铁路道岔用ZGMn13高锰钢这种难加工材料进行了钻削实验,依据多因素正交试验数据样本,通过MATLAB人工神经网络建立了高锰钢钻削力和扭矩的预测模型。在模型中输入刀具直径、进给量和切削速度等参数,可得到相应的钻削轴向力和扭矩。采用该模型能够大量节约实验成本,为高锰钢的钻削机理研究提供新的手段和依据。     

大型水轮发电机定子铁心端部窜片故障分析及改进措施

通过对255MW三板溪水电厂1号、2号、3号发电机定子铁心故障部位的检查,结合铁心窜出的原理进行分析,发现铁心压紧度不够,浮动定位筋结构、大小齿压板结构型式与端片窜出无直接关系;铁片窜出的主要原因是"端片粘接失效"。据此,可以采用改进定子铁心硅钢片结构、增强端片的整体性、降低端片与压指的摩擦系数、改善定子铁心硅钢片叠装工艺流程的方法,来消除定子铁心端部硅钢片滑移窜出的设备隐患。     

基于ANSYS的大型电机定子铁心振动特性分析

为了降低大型电机的电磁噪声,有必要分析定子铁心的振动特性。文中采用ANSYS软件对定子铁心进行模态分析,得出其振动固有频率和振型,此外,还重点探讨了弧形板、压圈、绕组、通风槽和肋等构件对定子铁心振动特性的影响。研究表明,弧形板对定子铁心振动特性无影响;压圈、通风槽和肋对定子铁心的低阶固有频率无影响,但对高阶固有频率影响较大;绕组对定子铁心的振动特性影响很大。     

风力发电机细长铁心制造工艺研究

针对风力发电机细长铁心制造过程中,铁心制造存在的难题,进行工艺试验研究,将冲片模具铁心工装结构和转子装压胎结构进行改进,成功地满足了铁心制造的设计要求,同时结合冲片的氧化工艺,使冲片的表面绝缘电阻阻数值同样达到了设计要求,成功地推进样机的试制进程。     

基于人工神经网络的高速加工表面粗糙度预测模型

应用人工神经网络方法建立了高速铣削淬硬模具钢的表面粗糙度预测模型。该模型的预测结果与实测数据吻合良好,可为高速加工切削参数的选择和表面质量控制提供依据。     

火电机组发电机定子吊装研究

正山西中钢电厂二期3号工程发电机定子的尺寸为5300 mm×3600 mm×3 600 mm,质量为136 t,运输质量约为154 t,安装在主厂房内标高为+9.00 m层,中心线距A列柱中心向北10.555 m,距扩建端边轴19轴24.855 m。1确定施工方案由于施工场地狭窄,加热器平台设计承重不能满足     

大中型电机定子铁心立车加工工艺研究

针对大、中型电机定子铁心的立车加工工艺进行了研究,设计了一种新型工装并优化了立车加工工艺.经过实际验证,此工装能够在提高精度的同时,使安装效率达到此前的两倍以上.     

基于人工神经网络的微细车铣表面粗糙度预测模型

针对传统切削经验公式无法精确预测微细铣削零件表面粗糙度的问题,提出了一种基于人工神经网络的表面粗糙度预报方法。利用试验选择不同切削参数组合进行铣削试验,将试验结果分为两部分,一部分数据用作BP神经网络的训练样本并最终建立预报模型,另一部分用作测试样本,与相同切削参数条件下的神经网络预测值进行对比。从而证明BP神经网络对于微细铣削表面粗糙度值具有很高的预测精度。     

基于BP人工神经网络的气体传感器温度补偿

针对气体传感器存在输出特性极易受到外界温度干扰的特性,提出了基于BP神经网络的温度补偿方法。通过Matlab神经网络工具箱中提供的程序,对神经网络中的各种函数参数进行编程来实现对气体传感器的补偿功能。实验仿真结果表明该方法有效地减小了外界温度对气体传感器输出的影响,提高了传感器的准确性和稳定性。