The invention discloses a diagnosis method of turbine generator unit thrust bearing fault based on the data including: planning a coordinate system in the internal thrust, thrust axis of the mirror plate X coordinate parallel to the surface of the pool of thrust, thrust along the Y axis of the spindle oil the coordinates of the extension in the thrust oil inside, in the X and X to direction of the installation of a first non-contact displacement sensor, and the first non contact displacement sensor for thrust mirror plate installation, and installed in the same circle with the Y axis as the axis of rotation; moving water turbine generator, turbine generator unit in acquisition speed close to the rated speed but no excitation conditions in original waveform data; on-line monitoring data of hydro generator based on real-time data monitoring and analysis, access to the unit vibration, swing, pressure pulsation, displacement etc. Close data and analyze the data systematically and scientifically. The invention realizes automatic analysis and diagnosis of thrust bearing faults.
【技术实现步骤摘要】
基于在线数据的水轮发电机组推力轴承故障的诊断方法
本专利技术涉及水轮发电机组的故障检测技术,尤其涉及一种基于在线数据的水轮发电机组推力轴承故障的诊断方法。
技术介绍
水电机组运行状态的实时诊断直接关系到水电站的安全稳定运行、电力质量和电力生产成本等重要的经济效益指标,其社会效益巨大。随着电站规模和监测辅助系统的不断扩大,机组的控制和监测数据信息量越来越大,运行操作人员对机组运行状态的实时有效监控、对设备故障做出迅速而准确地判断变得越来越困难,因此,研究开发智能水电机组故障诊断系统是非常必要的。水电机组在运行过程中难免发生各种各样的异常情况,同一异常现象可能有不同的产生原因,并且出现的故障具有随机性,其中许多事电站工作人员无法预先、直接检测到的,一般要根据工作人员的个人经验和对监测数据的分析来查找故障发生的原因及部位,因而有一定的主观性和局限性。因此,为保障水电机组的正常安全运行,对其运行状态进行检测,及时发现故障征兆,做到“预测性检修”防患于未然是工程界梦寐以求的理想,也是大型电站机组检修的发展方向。水轮发电机组故障诊断是近几年兴起的一门识别机组运行状态的科学,是一个复杂的综合系统,涉及的专业范围广。及时准确地诊断出水电机组的状态和故障,对提高水电机组工作稳定性、安全可靠性具有重大意义。传统水轮发电机组的故障诊断主要有以下4种方法:1、基于信号处理的诊断方法基于信号处理的诊断方法是各种诊断方法的基础和前提,作为一种传统的故障诊断方法,根据系统可测信号的特征值,如幅值、相位、频率、方差等,以及信号之间的相关性,与故障源之间存在的某种关系,通过信号处理和特征提 ...
【技术保护点】
一种基于在线数据的水轮发电机组推力轴承故障的诊断方法,其特征在于,包括:步骤一、在推力油盆内部规划一坐标系,该坐标系的X轴平行于推力油盆的推力镜板的板面,该坐标系的Y轴沿推力油盆的主轴延伸,在推力油盆内部,在X向和‑X方向各安装一个第一非接触性位移传感器,且各第一非接触性位移传感器面向推力镜板安装,并安装在以Y轴为旋转轴的同一个圆上;步骤二、开动水轮发电机组,获取水轮发电机组在转速接近额定转速但无励磁条件下原始波形数据;步骤三、假设f
【技术特征摘要】
1.一种基于在线数据的水轮发电机组推力轴承故障的诊断方法,其特征在于,包括:步骤一、在推力油盆内部规划一坐标系,该坐标系的X轴平行于推力油盆的推力镜板的板面,该坐标系的Y轴沿推力油盆的主轴延伸,在推力油盆内部,在X向和-X方向各安装一个第一非接触性位移传感器,且各第一非接触性位移传感器面向推力镜板安装,并安装在以Y轴为旋转轴的同一个圆上;步骤二、开动水轮发电机组,获取水轮发电机组在转速接近额定转速但无励磁条件下原始波形数据;步骤三、假设fx(t)为设置于X向的第一非接触性位移传感器所产生的振动位移信号,f-x(t)为设置于-X向的第一非接触性位移传感器所产生的振动位移信号,fx_1X(t)为X向的1X分量振动位移信号,f-x_1X(t)为-X向的1X分量振动位移信号,那么有:fx(t)=fx_vl(t)+fx_vv(t)+fx_wn(t),f-x(t)=f-x_vl(t)+f-x_vv(t)+f-x_wn(t),其中,fx_vl(t)为所述主轴与所述推力镜板不垂直导致的在X向的振动位移信号,f-x_vl(t)为所述主轴与所述推力镜板不垂直导致的在-X向的振动位移信号,fx_vv(t)为水轮发电机组真实的垂直振动的在X向的振动位移信号,f-x_vv(t)为水轮发电机组真实的垂直振动的1X分量在-X向的振动位移信号,fx_wn(t)为所述推力镜板的波浪度导致的在X向测得的位移信号,f-x_wn(t)为所述推力镜板的波浪度导致的在-X向测得的位移信号;其中,fx_1X(t)=fx_vl(t)+fx_vv1X(t),f-x_1X(t)=f-x_vl(t)+f-x_vv1X(t),fx_vv1X(t)为水轮发电机组真实的垂直振动的1X分量在X向的振动位移信号,f-x_vv1X(t)为水轮发电机组真实的垂直振动的1X分量在-X向的振动位移信号;并且,fx_vv1X(t)=f-x_vv1X(t),fx_vl(t)=f-x_vl(t),则fx_1X(t)=fx_vl(t)+fx_vv1X(t),f-x_1X(t)=-fx_vl(t)+fx_vv1X(t),最终,fx_vl(t)=(fx_1X(t)-f-x_1X(t))/2,则fx_vl(t)的幅值表示为:V=Amp(fx_vl(t)),当V>Vl时,则判定水轮发电机组存在所述主轴...
【专利技术属性】
技术研发人员:汪洋,任继顺,崔悦,张民威,苏疆东,
申请(专利权)人:北京中元瑞讯科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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