本文關(guān)鍵詞：汽輪發(fā)電機(jī)組質(zhì)量不平衡故障預(yù)警與診斷技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 原始質(zhì)量不平衡 部件飛脫 故障預(yù)警 故障診斷

【摘要】：轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡是汽輪發(fā)電機(jī)組主要故障之一,由于其產(chǎn)生的振動(dòng)嚴(yán)重影響機(jī)組的正常運(yùn)行,研究轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡故障預(yù)警與診斷具有重要意義。本文以汽輪發(fā)電機(jī)組原始質(zhì)量不平衡和轉(zhuǎn)動(dòng)部件飛脫故障為主要對(duì)象,研究內(nèi)容如下：本文采用故障模式及影響分析法(Failure Mode and Effect Analysis, FMEA)和故障樹分析法(Fault Tree Analysis, FTA)對(duì)原始質(zhì)量不平衡和部件飛脫故障進(jìn)行分析,建立了完善的故障分析體系,包含故障模式、故障機(jī)理、原因、影響以及處理措施,用于知識(shí)庫的建立；同時(shí)進(jìn)行原始質(zhì)量不平衡和部件飛脫的征兆挖掘,并提出不同種類的征兆量化的方法,最后選取不同的參量作為預(yù)警與診斷模塊的數(shù)據(jù)源。本文建立了一套完善的預(yù)警與診斷方法。首先,研究基于征兆量化和模糊評(píng)價(jià)矩陣的故障預(yù)警方法,建立預(yù)警模型,以達(dá)到及時(shí)反饋機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的目的,并檢測其達(dá)到的故障程度以便提出相應(yīng)解決方案；以故障分析為基礎(chǔ),依托征兆量化和證據(jù)推理的診斷方法,建立診斷模型,并以FTA和FMEA為反推依據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)故障原因、位置和相應(yīng)處理措施的確定。最后,以1000MW機(jī)組為研究對(duì)象,分別在預(yù)警與診斷的模型建立以后,以該機(jī)組實(shí)際運(yùn)行與監(jiān)測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,對(duì)機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警分析和診斷驗(yàn)證,并分別得出預(yù)警與診斷報(bào)告作為后續(xù)維修決策的指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：原始質(zhì)量不平衡 部件飛脫 故障預(yù)警 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM311
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外故障預(yù)警與診斷研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 當(dāng)前研究中存在的問題及本文的創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 1.4 本文研究的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 汽輪發(fā)電機(jī)組質(zhì)量不平衡故障分析14-54
• 2.1 汽輪發(fā)電機(jī)組常見質(zhì)量不平衡類型14
• 2.2 汽輪發(fā)電機(jī)組原始質(zhì)量不平衡故障分析14-29
• 2.2.1 原始質(zhì)量不平衡故障機(jī)理分析14-19
• 2.2.2 原始質(zhì)量不平衡故障原因分析19-22
• 2.2.3 原始質(zhì)量不平衡故障影響22-26
• 2.2.4 動(dòng)平衡技術(shù)26-29
• 2.3 原始質(zhì)量不平衡與熱彎曲故障的區(qū)分29-33
• 2.4 汽輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)動(dòng)部件飛脫故障分析33-43
• 2.4.1 轉(zhuǎn)動(dòng)部件飛脫故障機(jī)理分析34-35
• 2.4.2 轉(zhuǎn)動(dòng)部件飛脫故障原因分析35-40
• 2.4.3 轉(zhuǎn)動(dòng)部件飛脫故障影響40-43
• 2.4.4 轉(zhuǎn)動(dòng)部件飛脫故障處理措施43
• 2.5 汽輪發(fā)電機(jī)組質(zhì)量不平衡故障特征分析43-49
• 2.5.1 質(zhì)量不平衡特征提取43-45
• 2.5.2 故障征兆量化45-49
• 2.6 汽輪發(fā)電機(jī)組質(zhì)量不平衡參量選取49-53
• 2.6.1 高壓轉(zhuǎn)子參量及測點(diǎn)選取49-51
• 2.6.2 中壓轉(zhuǎn)子參量及測點(diǎn)選取51-52
• 2.6.3 低壓轉(zhuǎn)子參量及測點(diǎn)選取52-53
• 2.6.4 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子參量及測點(diǎn)選取53
• 2.7 本章小結(jié)53-54
• 第3章 汽輪發(fā)電機(jī)組質(zhì)量不平衡故障預(yù)警54-68
• 3.1 故障預(yù)警的狀態(tài)參量及特征選取54-57
• 3.1.1 高壓轉(zhuǎn)子故障預(yù)警參量及特征選取54-55
• 3.1.2 中壓轉(zhuǎn)子故障預(yù)警參量及特征選取55
• 3.1.3 低壓轉(zhuǎn)子故障預(yù)警參量及特征選取55-56
• 3.1.4 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)警參量及特征選取56-57
• 3.2 基于ANFIS模型建立57-62
• 3.2.1 ANFIS異常檢測流程57-60
• 3.2.2 ANFIS異常檢測模型建立60-62
• 3.3 模糊評(píng)價(jià)矩陣的建立62-64
• 3.3.1 狀態(tài)劃分及評(píng)定指數(shù)的確定62
• 3.3.2 隸屬度函數(shù)的建立62-64
• 3.4 案例分析64-67
• 3.5 本章小結(jié)67-68
• 第4章 汽輪發(fā)電機(jī)組質(zhì)量不平衡故障診斷68-83
• 4.1 故障診斷總體流程68-69
• 4.2 基于D-S理論的信息融合診斷方法69-72
• 4.2.1 證據(jù)理論的基本原理69-70
• 4.2.2 D-S推理流程70-71
• 4.2.3 征兆的合成處理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 故障影響及處理措施查找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 本章小結(jié)82-83
• 第5章 結(jié)論與展望83-85
• 5.1 本文總結(jié)83
• 5.2 未來工作展望83-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和其他成果89-90
• 致謝90

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