汽轮发电机组汽流激振故障实时辨识方法技术

本发明专利技术公开了旋转机械振动状态监测与故障诊断技术领域中的一种汽轮发电机组汽流激振故障实时辨识方法。包括设定第一起始时刻、第二起始时刻、第一步进长度、第二步进长度和终止时刻；实时采集汽轮发电机组高压转子一侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号、转子的键相信号以及机组功率数据；获取机组功率数据序列、终止时刻的机组功率数据、低频振动幅值最大值序列和低频振动幅值最大值序号序列；计算机组功率参数和低频振动参数；根据机组功率参数和低频振动参数判断汽轮发电机组是否发生汽流激振故障。本发明专利技术提实现了汽流激振故障的自动实时在线监测、分析和判别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于旋转机械振动状态监测与故障诊断
，尤其涉及ー种。
技术介绍
汽流激振是ー种通常发生在大型汽轮机高(中)压转子上的，由蒸汽激振カ诱发的低频振动现象。根据汽流激振机理和国外大机组的运行经验，超临界机组高压(或高中压)转子容易发生汽流激振，严重时会诱发高压转子失稳，产生很大的突发性低频振动，致使轴系失稳。由汽流激振引起的不稳定振动成为限制超临界压カ机组出力的重要因素，直接影响机组的可用率。 判断机组是否发生汽流激振故障，通常由具有一定现场运行经验及专业知识技能的专业人员完成，由此带来分析结果客观性较差、分析过程耗费时间资源和人力过高等问题，并且无法做到汽流激振故障的实时自动在线监测、分析及判別。因此，提出ー种大型就显得十分重要。本专利技术提供的大型，对机组运行中转子轴相对振动、机组功率等数据进行实时自动在线监测、分析及判别，判定高压转子是否发生汽流激振故障，提高高压转子汽流激振故障分析诊断工作的效率和准确度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提出ー种，用以解决现有技术无法做到大型汽轮发电机组汽流激振故障的实时自动在线监测、分析及判別。为实现上述目的，本专利技术提供的技术方案是，一种，其特征是所述方法包括步骤I :设定第一起始时刻T1、第二起始时刻T2、第一步进长度h、第二步进长度t2和终止时刻τΝ，并且满足； ,1ら步骤2 :实时采集汽轮发电机组高压转子ー侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号、转子的键相信号以及机组功率数据；步骤3 :获取机组功率数据序列、终止时刻Tn的机组功率数据、低频振动幅值最大值序列和低频振动幅值最大值序号序列，具体是从第一起始时刻T1开始，每隔第一步进长度h，存储当前时刻采集的机组功率数据，直至终止时刻TN，将机组功率数据if按照存储时间的先后顺序排列成机组功率数据序列げμ = …，，将终止时刻Tn存储的机组功率数据记为g从第二起始时刻T2开始，每隔第二步进长度t2，利用当前时刻采集的汽轮发电机组高压转子ー侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号和转子的键相信号，计算得到当前时刻低频振动幅值序列的最大值以及所述低频振动幅值序列的最大值X对应的序号sec^并存储，直至终止时刻Tn，将低频振动幅值序列的最大值^按照存储时间的先后顺序排列成低频振动幅值最大值序列·^TxIブ=1，2，，ir^，将低频振动幅值序列的最大值考_对应的序号sec^按照存储时间的先后顺序排列成 低频振动幅值最大值序号序列气け=12;步骤4 :计算机组功率參数和低频振动參数,包括I)计算机组功率数据序列的递增趋势參数Ip ；2)计算低频振动幅值最大值序列的最大值4=' ；3)计算低频振动幅值最大值序列的峰度κΑ;4)计算低频振动幅值最大值序号序列的最大值Seqniax和低频振动幅值最大值序号序列的最小值Seqmin的差值的绝对值Seqabs ；5)计算机组功率数据序列与低频振动幅值最大值序列的相关系数R ；步骤5 :根据机组功率数据序列的递增趋势參数I'终止时刻Tn的机组功率数据Pし、低频振动幅值最大值序列的最大值、低频振动幅值最大值序号序列的最大值Seqmax和低频振动幅值最大值序号序列的最小值Seqmin的差值的绝对值Seqabs、低频振动幅值最大值序列的峰度K A和机组功率数据序列与低频振动幅值最大值序列的相关系数R，判断汽轮发电机组是否发生汽流激振故障。所述计算机组功率数据序列的递增趋势參数Ip采用公式IP=SP/[l/2XnX (n-1)]；其中，η为机组功率数据序列的数据个数，Sp为是机组功率数据序列的顺序数；顺序数是指一个数据序列中顺序对的总数；顺序对是指在一个数据序列中，一对数的前后位置与大小顺序相同，即前面的数小于后面的数。所述计算低频振动幅值最大值序列的峰度K Α采用公式^ = I/Y(Afm-μΜ γ /(σΜ )4 , i = 1，2，· · ·，η ;其中，η为低频振动幅值最大值序 i=l /列的数据个数，4 セ低频振动幅值最大值序列的第i个数据，μAM是低频振动幅值最大值序列的均值且，0ΑΜ是低频振动幅值最大值序列的标准偏差且i=l I :W = i/2(4fmax-广)2。 Ii=l所述计算机组功率数据序列与低频振动幅值最大值序列的相关系数R采用公式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1. 一种汽轮发电机组汽流激振故障实时辨识方法，其特征是所述方法包括步骤1:设定第一起始时刻、第二起始时刻T2、第一步进长度、第二步进长度t2和终止时刻tn，并且满足2.根据权利要求I所述的汽轮发电机组汽流激振故障实时辨识方法，其特征是所述计算机组功率数据序列的递增趋势參数Ip采用公式IP=Sp[l/2XnX (n-1)];其中，η为机组功率数据序列的数据个数，Sp为是机组功率数据序列的顺序数；顺序数是指ー个数据序列中顺序对的总数；顺序对是指在一个数据序列中，一对数的前后位置与大小顺序相同，即前面的数小于后面的数。3.根据权利要求I所述的汽轮发电机组汽流激振故障实时辨识方法，其特征是所述计算低频振动幅值最大值序列的峰度K Α采用公式4.根据权利要求I所述的汽轮发电机组汽流激振故障实时辨识方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋光雄，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：