重型燃气轮机故障分析与诊断

发布时间：2017-03-18 12:08

  本文关键词：重型燃气轮机故障分析与诊断，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电力行业的快速发展,以及国家对环境保护要求的提高,高效节能以及低排气污染已经成为对现代发电行业的关键要求,燃气轮机电厂得到迅速的发展并成为火电的主导。本文主要工作包括：1.燃气轮机各功能部件之间是相互联系、相互影响的,一个功能部件的故障或失效会对部件本身及关联部件乃至整个燃气轮机系统产生影响,且燃气轮机系统故障涉及到整个燃机部件,所以为了从根本上了解燃气轮机的故障模式及机理,以某9F级燃气轮机为研究对象,对整个燃气轮机的结构和功能进行了层次划分,绘制出燃气轮机的结构功能树。2.采用故障模式及影响分析方法将燃气轮机系统故障分成4个子系统,并分别对其进行了故障模式、故障原因、故障征兆、故障影响和故障处理措施分析。3.通过故障树分析方法对燃气轮机4个子系统进行故障树分析,得到了导致关键性故障模式发生的故障树底事件最小割集,即故障根本原因集。分析各最小割集的特征属性,提出了模糊识别故障诊断方法,并对燃气轮机振动故障进行了模糊识别故障诊断方法应用,研究结果对燃气轮机振动故障诊断与防治具有理论指导意义和实践价值。
【关键词】：燃气轮机 故障模式及影响分析 故障树分析 多元模糊识别 故障诊断
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TK478
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状及存在的问题11-13
• 1.2.1 国外重型燃气轮机气路故障分析与诊断研究现状11-12
• 1.2.2 国内重型燃气轮机气路故障分析与诊断研究现状12-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 第2章 燃气轮机结构与功能分析14-23
• 2.1 压气机14-17
• 2.1.1 压气机转子14-15
• 2.1.2 压气机静子15-17
• 2.2 燃烧室17-19
• 2.2.1 预混合室18
• 2.2.2 燃料碰嘴18
• 2.2.3 点火器18
• 2.2.4 过渡段18
• 2.2.5 联焰管18-19
• 2.2.6 旁路机构19
• 2.3 透平19-21
• 2.3.1 透平转子19-20
• 2.3.2 透平静子20-21
• 2.4 本章小结21-23
• 第3章 燃气轮机故障模式及影响分析23-57
• 3.1 故障模式及影响分析理论23-24
• 3.2 燃气轮机故障模式及影响分析24-56
• 3.2.1 压气机系统故障模式及影响分析24-31
• 3.2.2 燃烧室系统故障模式及影响分析31-38
• 3.2.3 透平系统故障模式及影响分析38-44
• 3.2.4 转子系统故障模式及影响分析44-56
• 3.3 本章小结56-57
• 第4章 燃气轮机故障树分析57-75
• 4.1 故障树分析理论介绍57-59
• 4.1.1 故障树构建步骤57-58
• 4.1.2 故障树定性分析58-59
• 4.2 燃气轮机故障树分析59-73
• 4.2.1 压气机系统故障树分析59-62
• 4.2.2 燃烧室系统故障树分析62-66
• 4.2.3 透平系统故障树分析66-69
• 4.2.4 转子系统故障树分析69-73
• 4.3 本章小结73-75
• 第5章 燃气轮机振动故障诊断方法研究75-89
• 5.1 故障诊断流程及理论研究75-81
• 5.1.1 故障诊断流程75-76
• 5.1.2 故障征兆量化和提取方法76-79
• 5.1.3 多元模糊识别理论79-81
• 5.2 故障诊断数学模型81-82
• 5.2.1 多元特征属性模糊集的建立81-82
• 5.2.2 多元模糊识别故障诊断82
• 5.2.3 故障处理措施制定82
• 5.3 多元模糊识别在燃气轮机振动故障诊断中的应用82-88
• 5.3.1 燃气轮机振动故障特征属性模糊集的建立83-86
• 5.3.2 多元模糊识别故障诊断应用实例86-88
• 5.4 本章小结88-89
• 第6章 结论与展望89-91
• 参考文献91-94
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果94-95
• 致谢95

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 邱浩,王道波,张焕春;控制系统的故障诊断方法综述[J];航天控制;2004年02期

2 谢春玲;戴景民;;燃气轮机故障诊断技术研究综述与展望[J];汽轮机技术;2010年01期

3 夏迪;王永泓;;基于热参数的单轴燃气轮机非线性故障诊断方法[J];上海交通大学学报;2008年03期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年

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本文编号：254422