汽轮发电机组质量不平衡故障预警与诊断技术研究

发布时间：2017-09-24 22:24

  本文关键词：汽轮发电机组质量不平衡故障预警与诊断技术研究

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【摘要】：转子质量不平衡是汽轮发电机组主要故障之一,由于其产生的振动严重影响机组的正常运行,研究转子质量不平衡故障预警与诊断具有重要意义。本文以汽轮发电机组原始质量不平衡和转动部件飞脱故障为主要对象,研究内容如下：本文采用故障模式及影响分析法(Failure Mode and Effect Analysis, FMEA)和故障树分析法(Fault Tree Analysis, FTA)对原始质量不平衡和部件飞脱故障进行分析,建立了完善的故障分析体系,包含故障模式、故障机理、原因、影响以及处理措施,用于知识库的建立；同时进行原始质量不平衡和部件飞脱的征兆挖掘,并提出不同种类的征兆量化的方法,最后选取不同的参量作为预警与诊断模块的数据源。本文建立了一套完善的预警与诊断方法。首先,研究基于征兆量化和模糊评价矩阵的故障预警方法,建立预警模型,以达到及时反馈机组运行状态的目的,并检测其达到的故障程度以便提出相应解决方案；以故障分析为基础,依托征兆量化和证据推理的诊断方法,建立诊断模型,并以FTA和FMEA为反推依据,实现对故障原因、位置和相应处理措施的确定。最后,以1000MW机组为研究对象,分别在预警与诊断的模型建立以后,以该机组实际运行与监测数据为数据源,对机组的运行状态进行预警分析和诊断验证,并分别得出预警与诊断报告作为后续维修决策的指导。
【关键词】：原始质量不平衡 部件飞脱 故障预警 故障诊断
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM311
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题研究背景及意义10
• 1.2 国内外故障预警与诊断研究现状10-12
• 1.3 当前研究中存在的问题及本文的创新点12-13
• 1.4 本文研究的内容与结构13-14
• 第2章 汽轮发电机组质量不平衡故障分析14-54
• 2.1 汽轮发电机组常见质量不平衡类型14
• 2.2 汽轮发电机组原始质量不平衡故障分析14-29
• 2.2.1 原始质量不平衡故障机理分析14-19
• 2.2.2 原始质量不平衡故障原因分析19-22
• 2.2.3 原始质量不平衡故障影响22-26
• 2.2.4 动平衡技术26-29
• 2.3 原始质量不平衡与热弯曲故障的区分29-33
• 2.4 汽轮发电机组转动部件飞脱故障分析33-43
• 2.4.1 转动部件飞脱故障机理分析34-35
• 2.4.2 转动部件飞脱故障原因分析35-40
• 2.4.3 转动部件飞脱故障影响40-43
• 2.4.4 转动部件飞脱故障处理措施43
• 2.5 汽轮发电机组质量不平衡故障特征分析43-49
• 2.5.1 质量不平衡特征提取43-45
• 2.5.2 故障征兆量化45-49
• 2.6 汽轮发电机组质量不平衡参量选取49-53
• 2.6.1 高压转子参量及测点选取49-51
• 2.6.2 中压转子参量及测点选取51-52
• 2.6.3 低压转子参量及测点选取52-53
• 2.6.4 发电机转子参量及测点选取53
• 2.7 本章小结53-54
• 第3章 汽轮发电机组质量不平衡故障预警54-68
• 3.1 故障预警的状态参量及特征选取54-57
• 3.1.1 高压转子故障预警参量及特征选取54-55
• 3.1.2 中压转子故障预警参量及特征选取55
• 3.1.3 低压转子故障预警参量及特征选取55-56
• 3.1.4 发电机转子故障预警参量及特征选取56-57
• 3.2 基于ANFIS模型建立57-62
• 3.2.1 ANFIS异常检测流程57-60
• 3.2.2 ANFIS异常检测模型建立60-62
• 3.3 模糊评价矩阵的建立62-64
• 3.3.1 状态划分及评定指数的确定62
• 3.3.2 隶属度函数的建立62-64
• 3.4 案例分析64-67
• 3.5 本章小结67-68
• 第4章 汽轮发电机组质量不平衡故障诊断68-83
• 4.1 故障诊断总体流程68-69
• 4.2 基于D-S理论的信息融合诊断方法69-72
• 4.2.1 证据理论的基本原理69-70
• 4.2.2 D-S推理流程70-71
• 4.2.3 征兆的合成处理71-72
• 4.3 故障信息查找72-74
• 4.3.1 故障原因查找73
• 4.3.2 故障影响及处理措施查找73-74
• 4.4 案例分析74-82
• 4.4.1 案例174-78
• 4.4.2 案例278-82
• 4.5 本章小结82-83
• 第5章 结论与展望83-85
• 5.1 本文总结83
• 5.2 未来工作展望83-85
• 参考文献85-89
• 攻读硕士学位期间发表的论文和其他成果89-90
• 致谢90

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本文编号：913812