频繁低幅次同步振荡引起的轴系扭应力在线评估

提出了一种新的高压直流输电(HVDC)系统中频繁低幅次同步振荡(SSO)引起的轴系扭应力的在线评估方法:利用实时采集的扭角信号以及发电机三相电压和三相电流信号,结合轴系的扭振振型和轴系危险截面的扭转刚度,实时计算轴系危险截面的扭矩;根据轴系危险截面处的结构特点和理论应力集中系数求得轴系危险截面处的实时扭应力.应用该方法分析了某1 000 MW机组在发生频繁低幅SSO后的轴系危险截面扭应力的变化情况.结果表明:所提出的扭应力在线计算方法避免了复杂的数学计算,易于计算机实现,且计算结果准确、可靠.     

变工况条件下的风电机组齿轮箱故障预警方法

针对风电机组运行工况复杂多变,难以实现故障特征提取和预警指标量化的特点,提出基于k邻近度异常检测技术的风电机组故障预警方法:首先利用阶比重采样技术将时域非平稳信号转换为角域的平稳或准平稳信号;其次构建出新量纲一幅域特征值,提取阶比重采样角域信号早期故障特征;最后将振动角域序列映射成多维特征向量,通过基于k邻近度的异常点检测技术挖掘机组潜在异常信息,实现机组的早期故障预警。试验仿真验证了该方法的有效性。     

基于保局投影与自组织映射的风电机组故障预警方法

针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,难以实现故障早期预警的问题,提出基于局部保持投影(LPP)和自组织映射的故障预警方法。该方法充分考虑机组健康状态特征的高维、非线性特点,采用LPP算法实现状态特征提取,并建立基于自组织映射(SOM)的多状态特征融合健康状态评估模型。采用最小量化误差(MQE)作为机组健康状态指标,并给出健康衰退报警限的确定方法。将该方法用于某1.5 MW风电机组传动系统故障前的健康状态分析,结果表明,该方法提前监测到机组健康状态的衰退趋势,可实现故障的早期预警,避免严重故障发生,并可为合理调整运行和安排维修提供依据。     

浅析我国电力经济现状

从我国目前的电力工业、电力结构入手,通过电力弹性系数这个通用的衡量指标来有效的说明电力需求、电力供应、经济增长三者之间的关系,阐述目前我国电力经济面临的问题,提出新形势下我国电力的发展思路与前景展望。     

汽轮发电机组联轴器平行不对中在线诊断方法的研究

联轴器平行不对中是汽轮发电机组轴系典型故障之一。利用机组采集的联轴器两侧轴振信号、瓦振信号、健相信号和轴瓦温度,以及运用FFT频域和时域分析方法获得频谱特征和轴心轨迹对联轴器平行不对中进行智能诊断,以满足电站汽轮发电机组振动故障智能诊断的要求,考虑到故障征兆之间的相似性,提出了利用故障主征兆结合辅助征兆信息进行诊断的方法,并结合实际振动事故进行了诊断分析,得出了正确的诊断结果。     

改进专家群决策方法的风电机组故障风险评价研究

针对风电机组故障风险定量分析困难,评价过程主观性强的问题,提出了一种改进的专家群决策方法。首先,采用拟优一致判断矩阵法保证各个专家判断矩阵的一致性;其次,利用几何平均法(GMM)完成专家组矩阵的权重划分工作;最后,将灰色关联度方法与层次分析法(AHP)相结合,对各个专家组权重进行合理调整,形成针对风电机组设备故障风险的评价模型。经过实例验证,此方法能较为准确地对机组故障风险进行定量分析,同时提高故障风险评价过程的可行性与客观性。     

磁致伸缩换能器振子及其性能分析

基于等截面细棒纵振动的振速方程及其通解，推出了棒型磁致伸缩换能器振子的频率方程，分析了其振速和应力分布、前后振速比等性能参数，讨论了在最佳阻抗匹配条件下换能器振子的设计问题，最后给出了一典型实例。     

一种新的转子碰摩故障诊断特征的研究

建立Jeffcott碰摩转子的弯扭耦合振动非线性微分方程，通过数值仿真手段，着重分析转子碰摩故障的扭振时频域特点及其非线性振动特性，并描述动静间隙对碰摩转子扭振非线性特性的影响。研究表明，转子碰摩激起丰富的扭振频谱信息，主要包括N/2X、N/3X等分频成分以及1X、2X等倍频成分，且分频幅值往往比倍频大许多。在一定转速范围内，周期运动与复杂的非线性运动交替出现。而动静间隙对转子扭振特性影响明显，动静间隙越小，转子动静碰摩越严重，频谱成分越丰富，运动形式更趋复杂，相应的各复杂运动区的范围也越宽。文中揭示的扭振特征为转子碰摩的状态识别与诊断提供了一种新方法。     

单工质低温余热发电循环性能分析

为了提高能源利用的高效性和经济性,推进有机朗肯循环系统在低温余热发电领域的应用.通过建立热力学模型,并用Matlab软件进行编程,调用NIST Refprop数据库,选取六氟丙烷作为循环工质,模拟分析有机朗肯循环系统各方面性能.在采用循环输出功率、?效率和热效率等热力学指标研究系统热力性能的基础上,分别采用换热面积和C...     

汽轮机故障树诊断方法研究及应用

采用故障树分析诊断汽轮机这个复杂系统的故障,利用模块连接法将复杂故障树转换为二元决策图(BDD),通过BDD进行故障树定性分析,解决复杂故障树定性分析时遇到的NP问题,以及常规故障树转换方式中的基本事件排序问题。通过对系统故障树的定性分析,求出所有最小割集;对系统故障树定量分析;结合汽轮机监测系统监测的故障信号与组成单元的状态进行匹配,从而确定故障诊断的顺序,从一定程度上避免发生概率小的最小割集优先诊断的情况,提高了系统诊断准确度,有助于精确诊断故障原因,节省诊断成本和优化系统诊断过程。针对某汽轮机打闸或跳闸时,主汽门关闭时间延长问题,应用故障树诊断方法成功的进行了故障诊断,为该方法今后的研究探索奠定基础。