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汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法

时间:2025-06-18    作者: 管理员

专利名称:汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法
技术领域
本发明属于旋转机械振动状态监测与故障诊断技术领域,尤其涉及一种汽轮发电 机组低频振动与功率递增相关性分析方法。
背景技术
汽流激振是由蒸汽激振力诱发并在汽轮机高(中)压转子上产生的一种自激振动 现象。根据汽流激振机理和国外大机组的运行经验,汽流激振问题更容易发生在高参数、大 容量汽轮机的高压转子上,尤其是超临界机组高压(或高中压)转子容易发生汽流激振,致 使轴系失稳。由于高参数机组随着汽轮机蒸汽参数的提高,会导致高压缸进汽密度增大、流 速提高,蒸汽作用在高压转子上的切向力对动静间隙、密封结构以及转子与汽缸对中度的 灵敏度提高,增大了作用在高压转子的激振力。这些将使得轴系稳定性降低,严重时会诱发 高压转子失稳,产生很大的突发性低频振动。因为,汽流激振力近似地正比于机组的功率, 故由汽流激振引起的不稳定振动就成为限制超临界压力机组出力的重要因素,带负荷工况 运行时因振动大引起的跳机故障或被迫限制负荷运行,直接影响了机组的可用率。机组发生汽流激振故障,经常表现为低频振动突然变大并且汽流机组故障经常发 生在机组的高负荷阶段,从而判别低频振动与机组功率的关联性具有重要的工程意义。汽 轮发电机组轴系转子低频振动变大与机组功率递增的相关性分析工作,通常由具有一定现 场运行经验的专业人员完成,由此带来分析结果客观性较差、对人员的主观性依赖程度较 高等问题,并且无法做到转子低频振动与机组功率递增相关性的实时自动在线监测、分析 及判别。因此,提出一种汽轮发电机组低频振动与机组功率递增相关性分析方法就显得十 分重要。

发明内容
本发明的目的在于,提供一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方 法,对机组功率递增与低频振动增强的相关性进行实时自动在线监测、分析及判别,提高转 子低频振动增强与机组功率递增相关性分析工作的效率和准确度,从而保证汽轮发电机组 的安全运行。技术方案是,一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其特征是 所述方法包括下列步骤步骤1 设定终止时刻TN,第一起始时刻T1、第二起始时刻T2、第一步进长度、和 第二步进长度t2 ;步骤2 从第一起始时刻T1起,到终止时刻Tn止,每隔第一步进长度t1;采集并存 储当前时刻机组功率数据;从第二起始时刻T2起,到终止时刻Tn止,每隔第二步进长度t2, 计算当前时刻低频振动幅值熵并存储;步骤3 按照机组功率数据存储的先后顺序,将机组功率数据排成机组功率数据 序列,并计算机组功率数据序列的递增趋势参数;同时,按照低频振动幅值熵存储的先后顺序,将低频振动幅值熵排成低频振动幅值熵序列,计算低频振动幅值熵序列的递增趋势参 数以及低频振动幅值熵序列的变化偏度参数;步骤4 判断机组功率数据序列的递增趋势参数是否大于第一设定阈值并且Tn时 刻的机组功率数据是否大于第二设定阈值,如果是,则机组功率递增趋势实时验证通过;同 时,判断低频振动幅值熵序列的递增趋势参数是否大于第三设定阈值并且低频振动幅值熵 序列的变化偏度参数是否大于第四设定阈值,如果是,则低频振动幅值熵突变性实时验证 通过;步骤5 判断机组功率递增趋势实时验证与低频振动幅值熵突变性实时验证是否 都通过,如果是,则判定机组功率递增与低频振动增强的相关性明显;否则,判定机组功率 递增与低频振动增强的相关性不明显。所述计算当前时刻低频振动幅值熵具体包括步骤101 实时采集汽轮发电机组转子一侧的轴相对振动信号、转子的转速信号 以及键相信号;步骤102 利用快速傅立叶变换频谱分析方法,计算每一采集时刻从低频到高频 的振动频率所对应的振动幅值序列;步骤103 从所述振动幅值序列中,截取所有小于机组工作转速频率的振动频率 所对应的振动幅值,得到最终振动幅值序列;步骤104 利用公式
权利要求
1.一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其特征是所述方法包括下 列步骤步骤1 设定终止时刻TN,第一起始时刻T1、第二起始时刻T2、第一步进长度、和第二 步进长度t2 ;步骤2 从第一起始时刻T1起,到终止时刻Tn止,每隔第一步进长度t1;采集并存储当 前时刻机组功率数据;从第二起始时刻T2起,到终止时刻Tn止,每隔第二步进长度t2,计算 当前时刻低频振动幅值熵并存储;步骤3 按照机组功率数据存储的先后顺序,将机组功率数据排成机组功率数据序列, 并计算机组功率数据序列的递增趋势参数;同时,按照低频振动幅值熵存储的先后顺序,将 低频振动幅值熵排成低频振动幅值熵序列,计算低频振动幅值熵序列的递增趋势参数以及 低频振动幅值熵序列的变化偏度参数;步骤4 判断机组功率数据序列的递增趋势参数是否大于第一设定阈值并且Tn时刻的 机组功率数据是否大于第二设定阈值,如果是,则机组功率递增趋势实时验证通过;同时, 判断低频振动幅值熵序列的递增趋势参数是否大于第三设定阈值并且低频振动幅值熵序 列的变化偏度参数是否大于第四设定阈值,如果是,则低频振动幅值熵突变性实时验证通 过;步骤5 判断机组功率递增趋势实时验证与低频振动幅值熵突变性实时验证是否都通 过,如果是,则判定机组功率递增与低频振动增强的相关性明显;否则,判定机组功率递增 与低频振动增强的相关性不明显。
2.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其 特征是所述计算当前时刻低频振动幅值熵具体包括步骤101 实时采集汽轮发电机组转子一侧的轴相对振动信号、转子的转速信号以及 键相信号;步骤102 利用快速傅立叶变换频谱分析方法,计算每一采集时刻从低频到高频的振 动频率所对应的振动幅值序列;步骤103 从所述振动幅值序列中,截取所有小于机组工作转速频率的振动频率所对 应的振动幅值,得到最终振动幅值序列;步骤104 利用公式
3.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其 特征是所述计算机组功率数据序列的递增趋势参数具体包括步骤201 计算机组功率数据序列的顺序数;步骤202 利用公式Ipu = SpVSfull计算机组功率数据序列的递增趋势参数;其中,Spu 是机组功率数据序列的顺序数,Sfull是计算机组功率数据序列的顺序数最大值,Sfull = m (m-1) /2,m是机组功率数据序列中的数据个数。
4.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其特征是所述计算低频振动幅值熵序列的递增趋势参数具体包括步骤301 计算低频振动幅值熵序列的顺序数;步骤302 利用公式IE = SE/Sfull计算低频振动幅值熵数据序列的递增趋势参数;其中, Se是低频振动幅值熵序列的顺序数,Sfull是低频振动幅值熵序列的顺序数最大值,Sfull = η(η-1)/2, η是低频振动幅值熵序列中的数据个数。
5.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性 分析方法,其特征是所述计算低频振动幅值熵序列的变化偏度参数利用公式
6.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其 特征是所述第一设定阈值为0. 8。
7.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其 特征是所述第二设定阈值为200MW。
8.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其 特征是所述第三设定阈值为0. 7。
9.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法,其 特征是所述第四设定阈值为1。
全文摘要
本发明属于旋转机械振动状态监测与故障诊断技术领域,尤其涉及一种汽轮发电机组低频振动与功率递增相关性分析方法。包括每隔第一步进长度,采集并存储当前时刻机组功率数据;每隔第二步进长度,计算当前时刻低频振动幅值熵并存储;计算机组功率数据序列的递增趋势参数;计算低频振动幅值熵序列的递增趋势参数以及低频振动幅值熵序列的变化偏度参数;判断机组功率递增趋势实时验证与低频振动幅值熵突变性实时验证是否都通过,如果是,则判定机组功率递增与低频振动增强的相关性明显;否则,判定机组功率递增与低频振动增强的相关性不明显。本发明实现了机组功率递增与低频振动增强的相关性自动实时在线监测和判别。
文档编号G01H17/00GK102103037SQ201010564748
公开日2011年6月22日 申请日期2010年11月24日 优先权日2010年11月24日
发明者宋光雄 申请人:华北电力大学

  • 专利名称:基于多尺度回归的红外光谱定量分析方法和装置的制作方法技术领域:本发明涉及了一种红外光谱定量分析方法和装置,特别是基于多尺度回归的红外 光谱定量分析方法和装置。背景技术:由于光谱仪得到的光谱信号中既含有有用信息,同时也叠加着其它各种
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