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。     

基于条件规则与故障树法的燃气轮机故障诊断

针对燃气轮机各类故障的诊断问题,将条件规则与故障树法相综合的诊断技术应用到燃气轮机的故障诊断研究中.在建立燃气轮机失效故障树的基础上,通过归纳总结典型的故障案例和维修经验,构建了基于条件规则的逻辑推理模型,利用基于信号处理技术的燃气轮机故障分析原理,在故障树的中间事件和底端事件上,增加了具体故障分析的条件规则,并进行了物理和逻辑判断,以确定故障树每个分支的诊断选择,从而明确了每一步的故障诊断分析,最终得出了精确的故障原因和故障部位.结合某海上石油作业区燃气轮机发电机组的转子振动故障实例,在进行燃气轮机发电机组在线监测的基础上,运用基于条件规则的故障树法快速而准确地分析出了故障的根本原因.研究结果表明,该诊断方法简单易行,便于维修技术人员掌握,可广泛运用于燃气轮机发电机组的可靠性维护.     

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。     

飞机自动驾驶仪故障诊断专家系统设计

设计了一种基于故障树的专家系统结构,建立了自动驾驶仪系统的故障树模型和专家诊断知识库,提出了一种基于故障树专家系统的自动驾驶仪系统故障诊断方法,开发了基于该方法的故障诊断实验平台。该方法通过对自动驾驶仪系统故障树模型进行分析,提取故障树最小割集及最小割集重要度,将专家系统作为框架、故障树作为诊断规则,并存入专家系统知识库,运用基于故障树最小割集重要度的推理机,实现故障树与专家系统的交互操作,最后完成诊断并输出结果。     

故障树分析在站台门故障诊断系统中的应用

该文以地铁站台门系统为研究对象,采用故障树分析方法,建立站台门系统故障树模型。运用故障树模型对现场故障进行诊断,该方法能够快速、准确、有效地诊断出故障原因,同时利用诊断数据库分析为现场维护人员推送故障原因及故障维修预案,使现场故障能够得到快速处理,为乘客提供一个安全、舒适的乘车环境。     

LM2500型燃气轮机轴承故障检修实践

目前,国内海上油田多采用燃气轮机作为主发电机组的原动机,主发电机组的运行稳定性关系到整个油田或区域油田群的生产稳定性。燃气轮机的定子、转子等核心部件发生故障后,需要对机组进行解体维修,检修技术要求高、流程复杂且耗时较长。本文分享了一例国内某海上油田LM2500型燃气轮机在大修后不久被发现压气机转子轴承出现故障现象,以及经过检查验证和检修后故障得到解决的过程。     

故障树分析法在油气田RTU故障分析中的应用

随着油气田数字化技术的不断进步,油气田远程终端单元RTU故障诊断技术成为保障油气田数字化系统正常运行的关键因素。为了解决油气田远程终端单元RTU多故障、不便人力监管的问题,提出了用故障树分析法对RTU实际故障进行定性分析。首先采用演绎法建立RTU故障树,然后根据故障树进行故障诊断,结果证明,利用故障树分析法能够及时找出并分析故障原因,从而达到了提高油气田数据采集稳定性和生产效率的目的。     

《汽车故障诊断与检测技术》课程中故障树分析法教学探析

以发动机因电力起动装置失常而不能起动故障的诊断为例,通过运用故障树分析法,并结合《汽车故障诊断与检测技术》课程教学的实情和汽车故障诊断原则对这一故障进行诊断的教学,引导学生较好地掌握故障树分析法在汽车故障诊断中运用的基本理论和一般步骤。     

某海上平台用燃气轮机涡轮部件腐蚀防护设计

本文阐述了海洋环境用燃气轮机涡轮部件的防腐措施，针对某海上平台用燃气轮机运行特点，通过对涡轮不同部位零组件特性的分析，提出涡轮重点部件防腐设计方案，并对涡轮机匣、叶片、密封零件等重点零组件的材料选择、涂层及渗层的选用进行了说明，根据盐雾热腐蚀试验宏观、微观形貌对比，实际运行5511小时后的孔探仪检查结果等多方面验证了相应防腐措施的有效性，提高了某海上平台用燃气轮机机组的稳定性和使用寿命。     

基于粗糙集的逻辑故障树方法及其应用

故障树是一种分析复杂系统可靠性、诊断系统故障的有效方法。在传统的故障树方法中 ,故障树的生成通常靠人工完成。故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是有待解决的瓶颈问题。这里结合粗糙集、专家系统及人工智能等理论 ,提出了构造逻辑故障树进行故障诊断的方法并给出了相应的故障树评价标准。这种方法利用粗糙集对知识系统的知识发现和知识提取能力 ,从系统运行状态样本中建立基于知识的故障树模型。通过实例讨论了如何运用该方法对工业监控过程进行故障建模 ,检测系统运行过程中所发生的故障。     

基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断研究

针对海上风电场和高海拔地区风机机组的叶片覆冰故障模型精度低、建模速度慢等问题,提出一种基于 LeNet5like 的 迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断方法。 首先,整合监控和数据采集系统的记录数据与风机覆冰情况进行预处理,建立训练 数据集;其次,基于改进后的 LeNet5like 网络构建覆冰故障诊断模型,提取数据集中多变量间的相关性特征信息;然后,经网络 参数微调迁移学习对模型进行训练,实现对其他风机覆冰故障诊断模型的快速建立;最后,经实验验证,该模型覆冰故障诊断准 确率为 98. 90% ,较无迁移模块网络训练时间缩短 28 s,提升约 15. 91% ,验证了基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰 故障诊断方法的精确性和快速性。     

基于模糊理论的风力机故障诊断专家系统构建

目前,对风力机的故障进行诊断仅停留在人工现场诊断的层面上,使得故障难以及时发现并排除。该文以模糊数学理论和故障诊断技术为基础,建立一个用于风力机故障诊断的专家系统。文中首先介绍了模糊综合评判方法;然后给出了诊断专家系统的结构,其中重点论述了如何根据经验数据和专家优先系数法共同确定模糊关系矩阵的元素、模糊诊断原则的确定及推理流程。最后用一个具体的故障诊断实例进行分析,验证了应用模糊理论,可以提高风力机故障诊断专家系统的运行速度、准确性、可靠性。     

基于模糊故障树的液压系统故障诊断方法研究与应用

针对液压系统故障的多发性 ,故障在封闭回路中的传递性、设备构造的复杂性等特点 ,通过对现有故障诊断方法的分析 ,提出了基于模糊故障树理论的故障诊断方法。以印刷切纸机液压系统为研究对象 ,通过分析该系统的故障形式 ,建立了该系统的模糊故障树 ,进行了量化分析和算法研究 ,研究表明 ,这种方法较传统方法实用、有效。     

基于模糊故障树的真空练泥机故障诊断研究

采用了模糊故障树分析法来研究真空练泥机的主要故障,通过建立故障树模型,对故障树进行定性分析;定量分析则应用模糊数来确定故障概率,为维修策略提供参考.此方法具有较大的灵活性和适应性.     

故障树分析及其在制粉系统故障诊断中的应用

利用故障树分析法对火力发电厂制粉系统的常见故障进行了分析研究，建立了制粉系统的故障树，涵盖了球磨机、给煤机、排粉机、粗细粉分离器的常见故障，求出了其最小割集，给出了制粉系统发生故障的原因及导致故障各种原因组合的可能性。并且以球磨机为例给出了故障树分析的具体应用，通过球磨机振动信号的采集与分析，对球磨机的机械部件故障进行诊断。故障树分析法给制粉系统的故障智能诊断提供了一种有效的方法，为故障维修及故障预防提供了指导。     

基于LabVIEW的旋转机械远程故障诊断系统研究

针对北京燕山石化炼油厂某烟气轮机进行旋转机械远程故障诊断的研究,设计并开发了远程故障诊断系统原型.首先通过转子实验台模拟烟机的振动信号,以LabVIEW为平台对转子振动信号进行获取和分析;然后利用BP神经网络的方法对其进行故障诊断;最后通过B/S结构网络体系的构建,完成整个远程故障诊断原型系统的开发.     

基于故障树的专家系统在风电齿轮箱上的应用

针对风电机组齿轮箱的结构特点,建立了齿轮箱故障树模型,依据此模型开发了一套基于故障树分析法的故障诊断专家系统,力求缩短维修时间,避免出现人为错误。     

基于模糊故障树的高速挖发动机系统故障诊断方法

将模糊数学相关理论和故障树分析方法相结合,提出了一种基于模糊故障树理论的故障诊断方法。以高速挖柴油发动机系统为研究对象,建立该系统的故障树模型,运用模糊故障树分析法对该系统进行故障诊断推理和搜索算法研究。研究结果表明,该方法切实可行,经相关改造,也可用于工程机械其它系统的故障诊断。     

叶片振动响应的长度分形故障特征提取与诊断

为有效地从风力发电机组的振动响应中获得反映叶片响应的动态特征,将其作为叶片运行状态分析的特征量,依此达到对风力机叶片故障的检测与诊断识别.应用有限元分析方法,建立了300 W风力发电机组的动力学模型,通过计算与试验模态分析,分别获得整机组的固有频率和振型,并比较验证了试验模型的合理性.用锤击法测得叶片正常状态和偏心故障下的振动加速度响应信号,应用非线性动力系统的长度分形维数理论,计算其长度分形维数,并将其作为叶片偏心故障诊断识别的特征量.研究结果表明,该方法能有效识别风力机叶片正常状态和偏心故障状态,及其偏心位置和偏心量大小.