排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
3.
汽轮机转子与静子间的碰磨严重影响着机组的安全运行。为了解决汽轮机转子发生在早期和中期的碰磨故障难以通过基于振动信号检测诊断方法进行有效识别的问题,本文提出一种基于EEMD-LSTM的汽轮机转子碰磨故障诊断方法。首先,该方法通过声发射技术监测汽轮机转子的碰磨故障信号;然后,利用EEMD信号分解方法处理获取的声发射信号,并提取能量特征参数和相关的时域特征参数,从而获得碰磨故障特征数据集;最后,利用划分的数据集对LSTM神经网络进行训练与测试,从而获得碰磨故障诊断模型。工程应用结果表明,本文提出的方法能够有效识别机组在不同转速时期的早期碰磨故障,且故障诊断的准确率较高。 相似文献
4.
基于有限元软件Ansys对NREL 5 MW单桩式海上风电机组塔筒系统进行三维实体建模,分析了叶片旋转状态和桩基土构耦合作用对塔筒振动特性的影响。结果表明:考虑叶片旋转产生的离心力和离心刚度时,土构耦合作用会显著降低塔筒前两阶模态频率,其相对变化量分别为-31.68%和-31.74%,同时会增大塔筒瞬态位移响应,塔筒顶部在前后方向和侧向上的最大位移比底部固定约束时分别增大86.94%和46.59%;在叶片旋转与土构耦合共同作用下,塔筒等效应力显著增大,最大等效应力增大了57.38%,塔筒的一阶及二阶模态频率会在转速9.5 r/min附近与叶片1P转频产生共振点,而在额定转速以内不会与叶片3P转频产生共振。 相似文献
5.
汽轮发电机组的精准、快速地故障诊断对提高其安全性、经济性具有重要意义。随着汽轮发电机组运行数据的积累与数据驱动技术的发展,基于数据驱动的汽轮发电机组非线性振动故障诊断技术成为了该领域内的研究重点。首先统计了汽轮发电机组振动故障的概率分布,阐述了主要的非线性振动故障机理;其次综述了振动故障的非线性特征提取技术、基于数据驱动的非线性振动故障诊断方法的研究进展;最后展望了汽轮发电机组非线性振动故障诊断技术的发展方向:将虚拟现实、数字孪生、人工智能、数据挖掘深度融合,实现汽轮发电机组非线性振动故障诊断。 相似文献
6.
为快速、精准地确定汽轮机组碰磨故障的原因及位置,提出一种基于机组运行参数相关分析的碰磨故障诊断方法。首先,利用数据预处理方法对汽轮机组的DCS运行数据进行预处理;然后,计算并分析振动参数间、振动与过程参数间的相关性特征,根据相关性特征指标排序法确定碰磨故障原因及发生位置;第三,结合某350MW汽轮机组的碰磨故障实例对所提出的方法进行验证;最后,将诊断结果与皮尔逊相关分析方法诊断结果进行对比分析,结果表明:本文方法可以更好地挖掘出振动参数间、振动与过程参数间的线性、非线性相关性特征,可精准地确定转子碰磨故障原因及位置,能有效指导机组的故障诊断。 相似文献
1