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基于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法與流程

文檔序號:12429021閱讀:298來源:國知局
基于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法與流程

本發(fā)明涉及水輪發(fā)電機組的故障檢測技術,尤其涉及一種基于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法。



背景技術:

水電機組運行狀態(tài)的實時診斷直接關系到水電站的安全穩(wěn)定運行、電力質量和電力生產成本等重要的經濟效益指標,其社會效益巨大。隨著電站規(guī)模和監(jiān)測輔助系統(tǒng)的不斷擴大,機組的控制和監(jiān)測數據信息量越來越大,運行操作人員對機組運行狀態(tài)的實時有效監(jiān)控、對設備故障做出迅速而準確地判斷變得越來越困難,因此,研究開發(fā)智能水電機組故障診斷系統(tǒng)是非常必要的。水電機組在運行過程中難免發(fā)生各種各樣的異常情況,同一異?,F象可能有不同的產生原因,并且出現的故障具有隨機性,其中許多事電站工作人員無法預先、直接檢測到的,一般要根據工作人員的個人經驗和對監(jiān)測數據的分析來查找故障發(fā)生的原因及部位,因而有一定的主觀性和局限性。

因此,為保障水電機組的正常安全運行,對其運行狀態(tài)進行檢測,及時發(fā)現故障征兆,做到“預測性檢修”防患于未然是工程界夢寐以求的理想,也是大型電站機組檢修的發(fā)展方向。

水輪發(fā)電機組故障診斷是近幾年興起的一門識別機組運行狀態(tài)的科學,是一個復雜的綜合系統(tǒng),涉及的專業(yè)范圍廣。及時準確地診斷出水電機組的狀態(tài)和故障,對提高水電機組工作穩(wěn)定性、安全可靠性具有重大意義。

傳統(tǒng)水輪發(fā)電機組的故障診斷主要有以下4種方法:

1、基于信號處理的診斷方法

基于信號處理的診斷方法是各種診斷方法的基礎和前提,作為一種傳統(tǒng)的故障診斷方法,根據系統(tǒng)可測信號的特征值,如幅值、相位、頻率、方差等,以及信號之間的相關性,與故障源之間存在的某種關系,通過信號處理和特征提取,找出其與故障源之間的映射關系來進行運行設備的故障診斷。

2、基于解析模型的診斷方法

基于解析模型的診斷方法是以控制理論為基礎的診斷方法,其建立數學表達或解析表達模型,利用觀測器、濾波器、等價空間方程、參數模型估計與辨識等方法產生殘差,根據模型的殘差來判斷發(fā)生故障的可能性。

3、基于經驗知識的診斷方法

涉及研究領域的知識表達、處理和應用的方法,統(tǒng)稱為基于知識的診斷方法,如故障征兆樹方法、專家系統(tǒng)方法等,他們的特點是將專業(yè)知識通過語義和框架的方式進行表達,故障的診斷則采用推理和推理過程進行,如產生式規(guī)則推理、邏輯推理、模糊知識推理等。

4、基于數據驅動的診斷方法

基于數據驅動的故障診斷方法是利用設備長期積累的在線或離線的狀態(tài)數據,應用統(tǒng)計分析模式進行識別,神經網絡技術或支持向量機模型分類等方法,通過數據學習和建模,將設備狀態(tài)進行識別和分類,最終得到系統(tǒng)可能存在的故障。

隨著我國水電事業(yè)的發(fā)展,水輪發(fā)電機單機容量不斷增大,其推力軸承的工作條件也越加嚴酷,尤其在大型水輪發(fā)電機組中,推力軸承作為機組最重要的“心臟”部件,其工作性能的優(yōu)劣,直接影響機組的安全,可靠運行。為此,對推力軸承的工作性能需要進行在線檢測。

國內在故障診斷技術方面的研究起步較晚,二十世紀70年代末開始研究和嘗試應用診斷技術,二十世紀90年代開始進行智能化故障診斷的研究工作,研究方法集中在模糊邏輯法、故障樹分析法、專家系統(tǒng)技術、人工神經網絡技術等,其中專家系統(tǒng)技術和神經網絡技術是應用的熱點。許多監(jiān)測診斷系統(tǒng)也開始投入使用,但大都集中在汽輪機以及其他旋轉機械設備的監(jiān)測與故障診斷,針對水電機組的應用很少。這主要由于水電機組轉速低,對機組的安全運行沒有給予足夠的重視,使得水電機組在線監(jiān)測和故障診斷技術的研究落后于其他(大型)旋轉機械。

在水輪發(fā)電機組中,傳統(tǒng)在線檢測推力軸承工作性能的方法是:在一塊或多塊軸承瓦體的適當位置,鉆孔并插入電阻溫度計,軸承運行時,通過該溫度計的讀數來推測軸瓦表面的溫度,進而推測油膜形成狀況。這種方法簡單,因而常被用來監(jiān)控軸承的運行質量,但電阻溫度計體積較大,與瓦體不易良好接觸,熱響應速度慢,又僅憑經驗選擇埋設位置,特別是對于當前國內廣泛采用的EMP軸瓦,由于瓦體表面是一剛性差易變形并近于絕熱的彈性金屬塑料層,因此不僅測量瓦體溫度的誤差會較大,也很難,甚至不可能推斷出軸瓦表面的較準確的溫度值,由此常引起燒瓦事故。



技術實現要素:

針對上述技術問題,本發(fā)明設計開發(fā)了一種基于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,其以水輪發(fā)電機組的在線監(jiān)測數據為基礎,對實時數據的監(jiān)測分析,獲取到機組振動、擺度、壓力脈動、位移等相關數據,并對數據進行系統(tǒng)、科學的分析,從而實現對推力軸承故障的自動分析診斷。

本發(fā)明提供的技術方案為:

一種基于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,包括:

步驟一、在推力油盆內部規(guī)劃一坐標系,該坐標系的X軸平行于推力油盆的推力鏡板的板面,該坐標系的Y軸沿推力油盆的主軸延伸,在推力油盆內部,在X向和-X方向各安裝一個第一非接觸性位移傳感器,且各第一非接觸性位移傳感器面向推力鏡板安裝,并安裝在以Y軸為旋轉軸的同一個圓上;

步驟二、開動水輪發(fā)電機組,獲取水輪發(fā)電機組在轉速接近額定轉速但無勵磁條件下原始波形數據;

步驟三、假設fx(t)為設置于X向的第一非接觸性位移傳感器所產生的振動位移信號,f-x(t)為設置于-X向的第一非接觸性位移傳感器所產生的振動位移信號,fx_1X(t)為X向的1X分量振動位移信號,f-x_1X(t)為-X向的1X分量振動位移信號,那么有:

fx(t)=fx_vl(t)+fx_vv(t)+fx_wn(t),

f-x(t)=f-x_vl(t)+f-x_vv(t)+f-x_wn(t),

其中,fx_vl(t)為所述主軸與所述推力鏡板不垂直導致的在X向的振動位移信號,f-x_vl(t)為所述主軸與所述推力鏡板不垂直導致的在-X向的振動位移信號,fx_vv(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的在X向的振動位移信號,f-x_vv(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的1X分量在-X向的振動位移信號,fx_wn(t)為所述推力鏡板的波浪度導致的在X向測得的位移信號,f-x_wn(t)為所述推力鏡板的波浪度導致的在-X向測得的位移信號;

其中,fx_1X(t)=fx_vl(t)+fx_vv1X(t),

f-x_1X(t)=f-x_vl(t)+f-x_vv1X(t),

fx_vv1X(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的1X分量在X向的振動位移信號,f-x_vv1X(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的1X分量在-X向的振動位移信號;

并且,fx_vv1X(t)=f-x_vv1X(t),

fx_vl(t)=f-x_vl(t),

則fx_1X(t)=fx_vl(t)+fx_vv1X(t),

f-x_1X(t)=-fx_vl(t)+fx_vv1X(t),

最終,fx_vl(t)=(fx_1X(t)-f-x_1X(t))/2,則fx_vl(t)的幅值表示為:

V=Amp(fx_vl(t)),

當V>Vl時,則判定水輪發(fā)電機組存在所述主軸與所述推力鏡板的故障。

優(yōu)選的是,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,還包括:

步驟四、獲取停機過程水輪發(fā)電機組在極地轉速下測量得到的信號;

步驟五、在水輪發(fā)電機組停機過程中,當轉速接近于0r/min時,假定fx_vv(t)=0,f-x_vv(t)=0;

對fx(t)信號濾除1X及以下的信號,將剩下的信號近似認為全部是由于所述推力鏡板的波浪度造成的位移信號,則有W=Amp(fx'(t)),其中,fx'(t)為fx(t)信號濾除1X及以下的信號;

當W>Wl,則判定水輪發(fā)電機組的所述推力鏡板的波浪度過大。

優(yōu)選的是,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法中,所述第一非接觸性位移傳感器為電渦流傳感器。

優(yōu)選的是,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,還包括:

步驟六、在所述推力油盆內部設置三個第二非接觸性位移傳感器,三個第二非接觸性位移傳感器面向所述推力鏡板安裝,且分布在以Y軸為旋轉軸的同一個圓上,且彼此之間間隔120°;

步驟七、當水輪發(fā)電機組在轉速逐漸提高的過程中,各第二非接觸性位移傳感器檢測所述推力鏡板在三個位置的抬升量,當三個位置的抬升量不一致,且三個位置的抬升量中兩兩抬升量之間的最大差值用L表示,當L>Ll時,則判定所述水輪發(fā)電機組的推力瓦面存在不水平故障,并且判斷出推力瓦平面在對應著抬升量相對較大的方位較低,而在對應著抬升量較小的方位較高。

優(yōu)選的是,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法中,所述第二非接觸性位移傳感器為電渦流傳感器。

優(yōu)選的是,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,還包括:

步驟八、輸出自動分析診斷報告,其中,所述自動分析診斷報告的內容包括:停機過程中去勵磁后高轉速下,水輪發(fā)電機組的大軸擺線姿態(tài)及推力鏡板的運行狀態(tài);停機過程中最低可檢測轉速下,水輪發(fā)電機組的大軸擺線姿態(tài)及所述推力鏡板運行狀態(tài);計算得到的所述推力軸承的推力鏡板的波浪度,所述推力鏡板與所述主軸的不垂直度和不垂直方位,所述推力瓦的不水平度及方位。

優(yōu)選的是,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法中,所述步驟八中,所述自動分析診斷報告以WORD格式提供。

本發(fā)明所述一種基于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,其以水輪發(fā)電機組的在線監(jiān)測數據為基礎,對實時數據的監(jiān)測分析,獲取到機組振動、擺度、壓力脈動、位移等相關數據,并對數據進行系統(tǒng)、科學的分析,從而實現對推力軸承故障的自動分析診斷。

附圖說明

圖1為本發(fā)明所述的一對第一非接觸性位移傳感器的設置方式示意圖;

圖2為本發(fā)明所述的自動分析診斷報告的生成流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明做進一步的詳細說明,以令本領域技術人員參照說明書文字能夠據以實施。

本發(fā)明提供一種基于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,包括:

步驟一、在推力油盆內部規(guī)劃一坐標系,該坐標系的X軸平行于推力油盆的推力鏡板2的板面,該坐標系的Y軸沿推力油盆的主軸1延伸,在推力油盆內部,在X向和-X方向各安裝一個第一非接觸性位移傳感器3,4,且各第一非接觸性位移傳感器3,4面向推力鏡板2安裝,并安裝在以Y軸為旋轉軸的同一個圓上(請看圖1)。

步驟二、開動水輪發(fā)電機組,獲取水輪發(fā)電機組在轉速接近額定轉速但無勵磁條件下原始波形數據。

步驟三、由于主軸1與推力鏡板2不垂直會導致在推力鏡板2的X和-X處產生一個頻率為機組轉速的1倍頻率、相位相差180度的振動位移信號,則假設fx(t)為設置于X向的第一非接觸性位移傳感器3,4所產生的振動位移信號,f-x(t)為設置于-X向的第一非接觸性位移傳感器3,4所產生的振動位移信號,fx_1X(t)為X向的1X分量振動位移信號,f-x_1X(t)為-X向的1X分量振動位移信號,那么有:

fx(t)=fx_vl(t)+fx_vv(t)+fx_wn(t),

f-x(t)=f-x_vl(t)+f-x_vv(t)+f-x_wn(t),

其中,fx_vl(t)為所述主軸1與所述推力鏡板2不垂直導致的在X向的振動位移信號,f-x_vl(t)為所述主軸1與所述推力鏡板2不垂直導致的在-X向的振動位移信號,fx_vv(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的在X向的振動位移信號,f-x_vv(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的1X分量在-X向的振動位移信號,fx_wn(t)為所述推力鏡板2的波浪度導致的在X向測得的位移信號,f-x_wn(t)為所述推力鏡板2的波浪度導致的在-X向測得的位移信號。

對于fx(t)和f-x(t)而言,其1X分量fx_1X(t)、f-x_1X(t)主要由于主軸1與推力鏡板2不垂直導致的位移信號和水輪發(fā)電機組垂直振動的1X分量構成,也就是說:

其中,fx_1X(t)=fx_vl(t)+fx_vv1X(t),

f-x_1X(t)=f-x_vl(t)+f-x_vv1X(t),

fx_vv1X(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的1X分量在X向的振動位移信號,f-x_vv1X(t)為水輪發(fā)電機組真實的垂直振動的1X分量在-X向的振動位移信號。

并且,對于機組的垂直振動信號而言,不論在X處或在-X處其相位和頻率完全一致,其1X分量也是如此,也就是說:

fx_vv1X(t)=f-x_vv1X(t)。

但是對于fx_vl(t)和f-x_vl(t)而言,其頻率一致,相位差180度,也就是說:

fx_vl(t)=f-x_vl(t)。

則fx_1X(t)=fx_vl(t)+fx_vv1X(t),

f-x_1X(t)=-fx_vl(t)+fx_vv1X(t),

最終,fx_vl(t)=(fx_1X(t)-f-x_1X(t))/2。

選擇機組轉速接近額定轉速但無勵磁條件下的原始波形數據,根據實際測得的X處振動位移信號和-X處的振動位移信號,經FFT計算獲得fx_1X(t)和f-x_1X(t)的幅值和相位,根據上式計算獲得fx_vl(t)的幅值和相位,則fx_vl(t)的幅值表示為:

V=Amp(fx_vl(t))。當V>Vl時,則判定水輪發(fā)電機組存在所述主軸1與所述推力鏡板2的故障。

在一個優(yōu)選的實施例中,對于波浪度特征參數,可選用停機過程機組在極地轉速下測量得到的信號,根據如下方法計算獲得,即所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,還包括:

步驟四、獲取停機過程水輪發(fā)電機組在極地轉速下測量得到的信號。

步驟五、在水輪發(fā)電機組停機過程中,當轉速接近于0r/min時,可以近似認為水輪發(fā)電機組的真正的垂直振動位0,也就是說:假定fx_vv(t)=0,f-x_vv(t)=0。

對fx(t)信號濾除1X及以下的信號,將剩下的信號近似認為全部是由于所述推力鏡板2的波浪度造成的位移信號,則有W=Amp(fx'(t)),其中,fx'(t)為fx(t)信號濾除1X及以下的信號。當W>Wl,則判定水輪發(fā)電機組的所述推力鏡板2的波浪度過大。

在一個優(yōu)選的實施例中,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法中,所述第一非接觸性位移傳感器3,4為電渦流傳感器。

對于推力瓦水平度的估算,需要在推力油盆內部沿圓周方向相差120°的位置,均勻布置三只電渦流位移傳感器才能完成。其基本原理如下:

將多塊推力瓦構成的水平面,近似看作一個整體的平面,水輪發(fā)電機組在很低轉速下,在重力作用下推力鏡板2與這個平面近似貼合(當然二者之間仍然有油膜)。如果這個推力瓦平面并不水平,那么當水輪發(fā)電機組轉速升高后,當各導軸承完全承載后,那么推力鏡板2的抬升量在各個方位就會不一致,推力瓦平面較低的位置抬升量較大,推力瓦平面較高的位置抬升量較小,也就是說推力鏡板2在抬升后與推力瓦平面并不平行。根據3個位置的測點在整個升速過程中不同位置抬升量的大小,就可以近似確定出推力瓦平面在哪一個方位較低,哪一個方位較高,且最高的方位和最低的方位之間高低差有多大,將最高的方位和最低的方位之間高低差用L表示(或者說是兩兩抬升量之差中的最大值),當L>Ll時,可認為推力瓦面存在不水平故障。

在一個優(yōu)選的實施例中,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,還包括:

步驟六、在所述推力油盆內部設置三個第二非接觸性位移傳感器,三個第二非接觸性位移傳感器面向所述推力鏡板2安裝,且分布在以Y軸為旋轉軸的同一個圓上,且彼此之間間隔120°;

步驟七、當水輪發(fā)電機組在轉速逐漸提高的過程中,各第二非接觸性位移傳感器檢測所述推力鏡板2在三個位置的抬升量,當三個位置的抬升量不一致,且三個位置的抬升量中兩兩抬升量之間的最大差值用L表示,當L>Ll時,則判定所述水輪發(fā)電機組的推力瓦面存在不水平故障,并且判斷出推力瓦平面在對應著抬升量相對較大的方位較低,而在對應著抬升量較小的方位較高。

在一個優(yōu)選的實施例中,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法中,所述第二非接觸性位移傳感器為電渦流傳感器。

在一個優(yōu)選的實施例中,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法,還包括:

步驟八、輸出自動分析診斷報告,其中,所述自動分析診斷報告的內容包括:停機過程中去勵磁后高轉速下,水輪發(fā)電機組的大軸擺線姿態(tài)及推力鏡板2的運行狀態(tài);停機過程中最低可檢測轉速下,水輪發(fā)電機組的大軸擺線姿態(tài)及所述推力鏡板2運行狀態(tài);計算得到的所述推力軸承的推力鏡板2的波浪度,所述推力鏡板2與所述主軸1的不垂直度和不垂直方位,所述推力瓦的不水平度及方位。

請看圖2,圖2示出了自動分析診斷報告的生成流程圖。自動分析診斷功能是系統(tǒng)根據故障機理,自動選取合適的數據,進行自動分析和統(tǒng)計判斷,并給出分析評價診斷結果。整個分析過程系統(tǒng)能夠自動完成而無需人工操作。

上述流程中,除選擇啟動報告需要人為選定之外,其他環(huán)節(jié)全部由系統(tǒng)的綜合分析診斷軟件自動完成。

本部分功能主要面向日常運行工作人員。具備以下特點:

(1)易于操作。使用人員無需進行設置、選擇數據等復雜操作,采用“一鍵完成”式的軟件操作。

(2)數據選擇、計算、判定過程自動化。所有篩選數據和根據故障或缺陷模型計算的過程、分析推理、判定的過程由計算機完成,無需操作人員中間交互操作。

(3)報告中提供明確的分析診斷結論和可能的檢修建議。

(4)以報告的形式輸出到用戶界面,而且報告可以自動轉換為WORD等格式。

在一個優(yōu)選的實施例中,為便于對報告進行打印查看等操作,所述的于在線數據的水輪發(fā)電機組推力軸承故障的診斷方法中,所述步驟八中,所述自動分析診斷報告以WORD格式提供。

在推力油盆內部,沿圓周方向相差180°或120°的位置,均勻布置兩只或三只電渦流位移傳感器,面向推力鏡板2安裝,在線測量推力鏡板2在水輪發(fā)電機組運行當中的運動情況。水輪發(fā)電機組在開機或停機過程機組接近額定轉速下測得的三個電渦流信號經過矢量運算,可以計算出推力鏡板2與主軸1不垂直度、不垂直方位及波浪度等參數。同時,根據機組在降速過程三個傳感器間隙的相對變化量,計算剛性瓦(即推力瓦)的不水平大小和方位。

系統(tǒng)自動調用采集和存儲的完整停機過程的高密度數據,并自動跟蹤檢索停機過程并自動跟蹤檢索機組轉速接近額定轉速、去除勵磁前高轉速下的數據,通過矢量計算,計算推力鏡板2與主軸1的不垂直度、不垂直方位以及鏡板波浪度;并自動跟蹤檢索機組轉速在最低可檢測到轉速下的數據,計算三個測點間隙的相對變化,據此得出剛性瓦的不水平度和方位。

盡管本發(fā)明的實施方案已公開如上,但其并不僅僅限于說明書和實施方式中所列運用,它完全可以被適用于各種適合本發(fā)明的領域,對于熟悉本領域的人員而言,可容易地實現另外的修改,因此在不背離權利要求及等同范圍所限定的一般概念下,本發(fā)明并不限于特定的細節(jié)和這里示出與描述的圖例。

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