基于炉外管屏振动信号分析的燃煤锅炉过热器结渣诊断研究

发布时间：2017-11-02 16:10

  本文关键词：基于炉外管屏振动信号分析的燃煤锅炉过热器结渣诊断研究

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【摘要】：燃煤锅炉受热面结渣一直以来都是电站锅炉运行过程中所要面临的重要问题。管屏结渣轻则会降低锅炉受热面的传热能力,致使锅炉性能变差、运行经济性下降,重则可能造成炉管腐蚀并导致爆管,甚至由于大块结渣掉落引发恶性事故。因此,开展对锅炉过热器管屏等高温受热面结渣状态的诊断研究,对于保证锅炉运行的安全性、提升机组运行的经济性具有重要意义。本文基于流体诱导换热器管束振动的特点,并根据屏式过热器的结构特征,引入工业过程振动信号分析和诊断方法,开展了基于过热器管屏炉外管段振动信号分析的结渣诊断研究工作。模拟搭建了冷态环境下基于炉外管段振动信号测量分析的电站锅炉管屏结渣诊断实验台,测量得到不同附着渣块质量下实验管屏振动信号,分析了改变激振风速和管屏渣块质量时信号有效值统计指标的变化特征。同时,对实验管屏振动信号进行小波包分解,研究分析了不同附着渣块质量下振动信号的频带相对能量分布特征。对杭州某发电有限公司#5号锅炉的过热器管屏炉外连接管段的振动信号进行采样分析。测量得到该机组多个负荷工况下的锅炉过热器管屏振动信号,表明实际锅炉烟道内烟气对过热器管屏的冲刷激励所产生的振动信号可以通过管屏传递到炉外连接管且能够被有效地测量得到,从而证明了该方法的可操作性。同时,分析了不同烟气流速下管屏振动信号的有效值和频带相对能量分布特征,验证了基于管屏振动信号分析的结渣诊断实验结果。根据实验管屏结渣振动信号的测量和分析结果,提出了基于管屏振动信号分析和支持向量机的管屏结渣诊断方法。利用管屏振动信号时频域分析方法提取不同结渣状态下管屏振动信号的结渣特征,构建以时域统计指标及信号主频带的小波包相对能量为核心的输入特征向量,建立支持向量机的管屏结渣诊断模型,预测结果表明该模型方法能够准确诊断实验管屏结渣状态。同时,通过建立多个输入特征向量的管屏结渣诊断模型进行对比分析,结果表明以管屏振动信号时域指标和小波包频带相对能量值为输入的结渣特征建立的模型具有更高的准确度。
【关键词】：燃煤锅炉 过热器管屏 结渣诊断 振动信号分析 小波包分析 支持向量机
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK229.6
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-24
• 1.1 课题研究的背景和意义11-14
• 1.1.1 锅炉受热面结渣过程11-13
• 1.1.2 受热面结渣对锅炉运行状态的影响13-14
• 1.2 锅炉受热面结渣问题研究现状14-20
• 1.2.1 基于煤质结渣机理和结渣预测研究15-18
• 1.2.2 结渣监测诊断研究18-20
• 1.3 流体诱导换热器管束振动研究现状20-22
• 1.4 本文的研究目的及内容22-24
• 第2章 管屏结渣振动信号分析方法24-35
• 2.1 过热器管屏结渣振动特性24-27
• 2.1.1 过热器管屏结构24-25
• 2.1.2 管屏结渣振动特性25-27
• 2.2 时域分析方法27-28
• 2.3 幅值谱分析28-29
• 2.4 小波分析和小波包相对能量理论29-34
• 2.4.1 小波变换30-32
• 2.4.2 小波包分析32-34
• 2.4.3 小波包相对能量34
• 2.5 本章小结34-35
• 第3章 管屏结渣振动信号实验与实测分析35-49
• 3.1 实验装置及系统35-38
• 3.1.1 实验装置35-36
• 3.1.2 振动信号采集设备36-38
• 3.2 基于管屏结渣振动信号分析实验38-43
• 3.2.1 实验方案38
• 3.2.2 实验结果及分析38-43
• 3.3 电站锅炉过热器管屏振动实测分析43-48
• 3.3.1 管屏振动测量方案43-44
• 3.3.2 管屏振动测量结果分析44-48
• 3.4 本章小结48-49
• 第4章 基于管屏振动信号分析和支持向量机的结渣诊断49-64
• 4.1 支持向量机的基本原理49-55
• 4.1.1 最优分类超平面49-52
• 4.1.2 广义最优分类超平面52-53
• 4.1.3 非线性最优分类超平面53-54
• 4.1.4 支持向量机54-55
• 4.2 多分类支持向量机55-56
• 4.2.1 一对多的多分类算法55-56
• 4.2.2 一对一的多分类算法56
• 4.3 基于管屏振动信号分析和支持向量机的结渣诊断模型56-61
• 4.3.1 管屏结渣诊断的系统模型56-58
• 4.3.2 管屏结渣诊断特征提取58
• 4.3.3 管屏结渣诊断模型样本集构造58
• 4.3.4 模型预测结果分析58-61
• 4.4 不同特征向量的模型诊断结果分析61-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第5章 总结与展望64-66
• 5.1 总结64-65
• 5.2 展望65-66
• 参考文献66-71
• 攻读硕士期间研究成果71

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