许明[1]2003年在《发电机综合监测试验系统》文中进行了进一步梳理发电机是电力系统中最重要的电气设备，发电机的参数、特性与发电机本身的安全运行和系统的稳定运行有直接关系，如何保证发电机参数、特性的正确测试是人们十分关心的问题。尤其是随着电力系统的发展，大容量机组的不断出现，对发电机参数、特性的测试有了更高的要求。 本课题发电机综合监测试验系统MSTS(Multifunctional Supervision & Testing System for Generator)的开发研制完全符合目前的急需，它具有采集通道多、计算速度快、测试精度高以及适合现场使用等优点，完全满足发电机组整套启动交接试验和机组大修投产前电气试验的需求。为发电机电气试验方法、手段带来了质的变化。MSTS采用合理的信号引入方式，通过数学模型的建立，保证了试验结果的准确性。MSTS的应用，克服了发电机组的交接大、小修及故障检修后动态特性试验用人多、使用仪表多、牵扯专业多、耗时长等弊端。并能自动记录试验数据、实时描绘动态试验曲线，从而大大提高试验数据的精度与准确性，有效地避免人为误差，使试验人员只用一套装置便可以完成的发电机总启动试验成为可能。MSTS的软件设计适合现场对试验的要求，基本遵循原有试验方法的习惯和操作思路，便于专业人员的使用。用户界面方便易懂，符合电力系统有关法定计量单位的要求，并与行业“反事故措施”的规定相一致。 通过大量的现场试验，证明MSTS从机械和软件两方面进行的抗干扰设计是可行的，满足在强磁场、强电场环境下使用的要求。
董开松[2]2007年在《基于气隙动态测量技术的定转子变形评价方法研究》文中认为气隙是发电机的一个重要参数,减小气隙可以提高发电机的效率,但气隙值过小又有可能导致造成定、转子碰撞事故,反而降低了设备的利用率;另一方面,定转子的变形会造成局部气隙减小,破坏原机组的磁路线,进而有可能形成磁振动,增大机组的振动,恶化机组的运行工况。如果长期处在这种工况下,将给机组结构造成无法预知的破坏。因此,气隙的设计控制和在线监测发电机的气隙,对确保发电机组的安全运行是十分必要的。本文对气隙的测量技术、定转子的变形评价方法进行了研究,完成了以下的工作:研究了气隙的测量技术。一般说气隙的测量有静态测量和动态测量两种方法。研究认为静态测量法不能真正反映发电机在运行工况下气隙的实际变化情况。而近年来发展起来的气隙动态测量技术,可以完成诸如定转子变形、定转子的同心度、磁轭的变化情况、定转子的振动频率和幅值等的测量和分析,为进一步开展定、转子变形分析与评价的研究奠定了基础。研究分析了发电机气隙测量的大量资料,提出了定转子变形的评价方法。利用气隙测量系统采集得到的数据,通过对机组振动分析方法的研究,结合水轮发电机组的运行特点和故障机理提出几组用于评价转子机械变形、定子热变形和结构变形的“量化评价参数”。通过现场试验实际验证了提出的“量化评价参数”的合理性。利用气隙在线监测系统的数据,采用提出的“量化评价参数”并结合趋势分析技术,根据发电机定、转子变形量的大小,进一步分析了变形量与结构、振动之间的关系,为最终给出诊断提供基础。使用结果表明:利用量化评价参数既可以避免由于定性描述带来的不确定性,同时由于这些指标与各个故障对应关系很直接,也非常易于实现诊断,可以作为机组状态监测和故障诊断所依据的主要参数之一,有助于为现场的工程师提供理论论据。
万元[3]2009年在《大型发电机局部放电在线监测与分析方法研究》文中研究表明大型发电机作为系统内的主电源，是电力系统的关键设备，其运行的安全性历来受到高度地重视。发电机安全运行的主要威胁之一来自绝缘体系，而局部放电活动是定子绝缘劣化的重要征兆。因此，长期以来，局部放电在线监测已被应用为检测和诊断发电机绝缘状况的重要手段，是发电机状态监测的重要内容，也是人们研究的热点与难点。在对当前发电机局部放电在线监测方法及研究现状进行总结的基础上，结合葛洲坝电厂的具体需求及其发电机的具体参数，通过理论与实践相结合，开展了发电机局部放电在线监测与分析方法的研究。针对葛洲坝电厂监测需求，设计了一套大型发电机中性点局部放电在线监测系统，应用中性点耦合法获取局部放电信号，采用分层式网络结构，为用户提供局部放电集成分析与远程诊断平台。论证了局部放电传感器在获取高频信号时的有效性。分析了系统采用的中性点耦合法与目前流行的PDA法相比，在设备成本、可靠性、对中压绕组局部放电的灵敏度、监测结果全面性等方面存在的优势。应用高速采集与分析技术，增强了系统对定子绝缘瞬态故障的反应能力。为提高监测的灵敏度，设计了放大倍数切换方法。鉴于机组运行状况对局部放电的影响，为了在减少冗余度条件下捕获全面的局部放电状态信息，设计了多种数据存储机制。信息存储中同时考虑机组运行工况的变化，机组负荷，信号的突变，信号的大小等因素。结合葛洲坝电厂发电机的具体参数，全面系统地研究了局部放电传感器的可靠性问题，包括局部放电传感器本体的可靠性及其安装的可靠性。论证了发电机正常运行状况下局部放电传感器本体的可靠性。采用稳态分析的方法，计算了发电机出口母线处出现不对称短路故障时中性点稳态电压的大小，验证了发电机异常状态下局部放电传感器本体可靠性。研究了局部放电传感器的安装对发电机单相接地故障时的零序电压保护、故障接地电流、叁次谐波电压保护叁个方面及高压系统的传递过电压的影响。应用暂态网络分析模型和准分布参数模型仿真了在发电机定子出口母线及内部出现单相接地故障时，局部放电传感器的安装对健全相及中性点暂态电压的影响。理论上分析了背景噪声的时域能量分布特征，设计了确定脉冲边沿的滑动时窗能量法。在有效提取单脉冲波形的基础上，提出了两种脉冲识别方法分别为基于自适应聚类及叁维谱图的脉冲识别方法和基于时频联合特征提取的脉冲识别方法。总结了自适应聚类算法在实际工程应用中存在的问题，并提出了有效的解决方案。提出了基于小波能量分布和基于频域空间能量分布的脉冲频域特征提取方法，针对小波分析中存在的分解层数难于确定、小波基函数难于选择、消噪阈值难于选取叁方面问题，分别提出了解决方案：根据脉冲的最低识别频率确定小波分解层数、应用相关系数法确定小波基函数、采用基于3σ的阈值方案。将二维图形的统计参数应用于局部放电脉冲识别。在介绍两种方法的基础上，总结了两种方法的优点和缺点，最终确定基于时频联合特征提取的脉冲识别方法作为现场应用的最佳方案。为了减少局部放电在线监测中的信息浪费，设计了脉冲综合分析方法，对不同激励源的脉冲实施相应的专项分析，以诊断其激励源的状态，最终实现发电机综合运行状况的监测与诊断。设计了局部放电脉冲、电弧脉冲、励磁系统脉冲等的分析方法。针对传统发电机局部放电在线监测系统的不足，提出了局部放电的集成分析方法，融合发电机的运行状态进行局部放电分析，保证分析结果更加准确。大型发电机中性点局部放电在线监测系统已经在葛洲坝电厂获得应用，获取了丰富的脉冲信号，基本上建立现场脉冲的知识库，监测和分析结果能较好地体现了定子绝缘的状态，为优化发电机运行、指导发电机状态检修提供了有力的依据，对于促进局部放电在线监测研究有着十分重要的现实意义。
高忠升[4]2007年在《汽轮发电机组监测与故障诊断系统的研究》文中研究说明随着国民经济的迅速增长,电力系统正朝着超高压、大容量、多机互连系统的方向发展,200MW、300MW及以上容量机组的大型发电机组已成为我国电网的主力机组,对大容量汽轮发电机的监控和故障诊断的需要日益突出。由于设备故障的复杂性和设备与故障征兆之间的复杂性,经常出现多种故障同时发生的情况,而目前对于多故障的诊断问题还未能很好的解决。因此,研究汽轮发电机组综合故障诊断技术既对机组的安全稳定运行有着十分重要的意义和巨大的经济效益,也是电气工程等多学科交叉的前沿研究课题。本文依托山东省自然科学基金(Y2004F15)“汽轮发电组综合监测与故障诊断系统的研究”,在总结和借鉴前人关于汽轮发电机组状态监测和故障诊断的基础上,重点研究基于汽轮发电机组振动的故障诊断理论和方法,并用已有的汽轮发电机组故障事例进行了验证,得出了一些具有实用价值的结论,进一步丰富和推进了大型汽轮发电机组故障诊断的理论,论文阐述了模糊理论、神经网络、粒子群优化和遗传算法在故障诊断领域的应用。
韩冰, 孟大伟, 南德哲, 齐国顺, 孙玉一[5]1999年在《发电机综合监测试验系统的研制》文中研究指明讨论了我国现有的发电机电气试验方法与试验手段，介绍了一种新型的、集发电机参数监测、电气总启动试验和故障记录为一体的综合监测试验系统，并指出其先进性、实用性和独有的特点
徐金龙[6]2013年在《风机叶片疲劳损伤的DPP-BOTDA监测与评价方法研究》文中研究说明风力发电系统在运营期间，叶片的疲劳损伤对风力发电系统构成巨大威胁。叶片折断导致风力发电系统失效并有可能撞击塔架，导致连锁破坏。叶片的累积疲劳损伤也使得风力发电系统往往不能达到20年的设计使用寿命。因此为风机叶片配置健康监测系统保障其运营期间的安全稳定有着重要的意义。由于风机叶片工作环境恶劣，气动外形要求严格，耐久性要求高和自身尺度巨大，目前还没有成熟有效的健康监测手段。本文提出一种基于差分脉冲对布里渊时域分析技术（DPP-BOTDA）的新型风机叶片疲劳损伤监测系统，对DPP-BOTDA监测系统的传感特性，风机叶片各疲劳损伤阶段的信号特点及基于布里渊增益谱的疲劳损伤评价方法进行了系统的研究，具体内容如下：1：自主设计搭建了DPP-BOTDA监测系统，研究了DPP-BOTDA监测系统的传感特性，包括传感信号特征，空间分辨率对测量结果的影响。2：对500W风机叶片进行静载破坏试验，研究基于DPP-BOTDA技术的风机叶片全尺度监测方法，包括传感器布设工艺、温度补偿方法、信号定位方法、测量精度及误差分析、畸变信号处理方法、信号失真处理方法和裂纹区域布里渊增益谱特点。3：采用共振质量法对500W风机叶片进行构件疲劳试验，研究基于DPP-BOTDA技术的风机叶片疲劳损伤监测方法，包括传感器的优化布设方案、叶片各阶段疲劳损伤模式、叶片各疲劳损伤阶段DPP-BOTDA信号特征和基于DPP-BOTDA信号的损伤识别方法。4：提出了基于布里渊增益谱特征参数变异的风机叶片疲劳损伤评价方法。给出了综合疲劳损伤指数的计算公式，分析了风机叶片全尺度综合疲劳损伤指数分布和综合疲劳损伤指数随疲劳荷载周期增加的变化特点。
王利平[7]2006年在《发电设备状态监测及故障诊断系统》文中研究指明随着以微处理器为基础的分散控制系统(DCS)在国内电厂中的广泛应用，热工自动化技术水平大大提高，实现了对汽轮机、锅炉的统一监控和管理，电厂电气部分自动化水平相对落后一些，但经过近几年的发展，许多电气设备也已纳入到DCS控制的范畴，实现了厂用电的顺控、切换等功能。电力系统竞争日益激烈，如何减少电力生产成本也显得越来越重要，而实行状态检修就是一种十分有力的手段。通过对发电设备的故障分析及几种常用检修模式的比较，指出实施状态检修的先进性。对发电设备进行在线实时远程监控，对其运行状态进行在线监测、诊断和管理，可以大大提高绝缘试验的真实性与灵敏度，及时发现绝缘缺陷，为提高设备投运率和降低检修成本提供科学的量化依据与专家决策建议，为实现以状态检修取代计划检修提供了可靠的依据。本文提出一个基于集散控制系统和FIX组态软件的分级实时状态监测系统方案，利用现场实时数据对厂内主要设备进行故障预测与初步诊断。在此基础上，利用Web技术，终端用户可以根据不同的权限身份，通过网络随时查询各种数据信息，及时掌握设备的实时状态，为实现状态检修打下良好的基础。
徐歌[8]2018年在《基于物联网的发电机氢气质量监测系统》文中认为以互联网为基础,综合运用传感器技术、智能控制模块、ZigBee技术以及无线射频技术(RFID)等通信技术,结合数据库与网络的强大功能所衍生出来的物联网技术,实现了“物与物”、“人与物”之间信息的获取、融合、传播和共享,并极大的提高了人们生活的智能化~([1])。随着信息化的不断推进,物联网技术逐渐被各国相关部门所采用,我国也将大力发展物联网产业作为一项具有国家战略意义的重大决策。本文提出一种基于物联网的发电机氢气质量监测系统,系统以物联网的叁层应用结构为主,主要研究内容如下:(1)感知层实现对传统氢气检测仪表的改造,增加NB-IoT模块使发电机氢冷系统内氢纯度、氢湿度以及漏氢量检测仪表获取的数据信息直接上传至物联网平台。(2)传输层开发具有标准通信接口的数据传输模块,使得不同参数、不同协议的各个氢气检测仪表集中控制,有效避免由于氢气各项参数不达标或泄漏而引发的爆燃或爆炸事故。(3)应用层进行数据可视化应用程序的开发以及专家系统的建立。数据可视化应用程序实现感知层设备的管理与数据的集中监控;专家系统能对监测到的氢气多种参数信息进行分析处理,并对氢冷系统的运行状态进行趋势预估和诊断。本文创新点:(1)不同于传统在线监测方式,基于物联网的发电机氢气质量监测系统实现了远程氢冷发电机组氢气检测仪表数据信息的监测及分析;(2)以核电及大型火电机组中的氢气为监测对象,结合现场低湿、高浓度、微泄漏的具体环境,开发具备标准化网络通信接口的智能数据传输模块,实现了发电机氢冷系统中氢纯度、氢湿度以及漏氢量等多项指标的现场实时监测;(3)物联网的监测方式处理数据速度快,数据量大,并可根据海量数据建立专家系统,利用专家系统进行设备的趋势判断、故障诊断,避免危险事故的发生。
熊炘[9]2012年在《基于希尔伯特—黄变换的故障转子振动模式分析方法研究》文中进行了进一步梳理本论文结合国家高技术研究发展计划(863)项目“超临界、超超临界大型汽轮发电机组状态监测与故障诊断技术及其系统研究”(编号：2008AA04Z410)和国家自然科学基金项目“基于经验模式分解的旋转机械振动模式分析方法的研究”(编号：11072214),开展了故障转子在典型故障条件下振动模式分析方法的研究。论文定义了包含故障转子系统固有频率的固有模式函数(IMF)为故障振动模式,构建了转子系统典型故障模拟试验平台,并研究了基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)的不对中、动静件碰摩故障转子振动模式提取方法。进行了转子典型故障的分类方法研究。开发了基于改进HHT的超临界汽轮发电机组状态监测软件,并进行了现场数据分析。论文的主要研究工作和章节安排如下：第1章分析了转子振动信号特征提取方法的研究现状,并将HHT方法引入转子振动信号特征提取中。阐述了经验模式分解(EMD)、HHT的研究现状,分析了HHT用于转子振动信号特征提取时存在的不足。分析了转子典型故障识别方法,并论证了模态分析在故障识别中的适用性。建立了基于HHT的故障转子振动模式分析框架。最后给出了本文的选题背景、研究内容、创新点和总体框架。第2章分析了转子系统故障诊断的一般流程,指出了引入模态分析方法进行故障诊断的必要性。定义了包含故障转子系统固有频率的IMF分量为故障振动模式,并给出了故障振动模式分析的一般流程。构建了转子系统典型故障模拟试验系统,用于理论方法的试验验证。提出了一种基于CTSA-HWT-RDT的运行模态分析(OMA)技术,成功提取系统的前几阶固有频率。通过检测IMF中包含的系统前几阶固有频率,确定了IMF与旋转机械的振动模式分量(正常振动模式和故障振动模式)之间存在的对应关系。以动静件碰摩故障为例,通过OMA方法提取故障转子的固有频率,并对响应进行EMD分解,发现了故障转子系统固有频率在各阶IMF中分布的变化规律。第3章对不对中故障机理进行了分析。针对不对中转子系统亚谐波共振条件下在频域范围内的特征与裂纹转子类似的特点,提出了一种在全频率(FS)域内的不对中故障特征提取新方法。针对不对中转子系统非亚谐波共振条件下故障特征不明显的特点,提出了一种基于多维EMD (MEMD)固有频率提取和轴系振型分析的不对中故障振动模式分析方法。转子试验台的试验结果表明了方法的有效性。第4章针对原始HHT在处理频率成分连续而丰富的信号时,无法准确估计信号瞬时频率的不足,提出了一种基于能量占优滤波HHT (BF-HHT)的故障特征提取新方法,该方法能够准确提取原信号高频范围内的瞬时频率特征。研究了一种基于谱峭度HHT (SK-HHT)的故障非平稳性检测方法,用于复杂多频信号特征提取。转子试验台的试验结果表明了方法的有效性。第5章分析了支持向量机(SVM)的小样本数据分类优势。针对全周碰摩和局部碰摩故障的时频域特征相似,传统时频域分析方法很难提取有效故障特征的问题,研究了一种基于EMD-SVD-SVM的全周碰摩与局部碰摩故障识别方法。针对不对中、裂纹、初始弯曲等转子系统典型故障的故障振动模式分布规律类似的特点,研究了一种基于MEMD-ICA和SVM的特征向量获取与分类方法。第6章阐述了所开发的基于改进HHT的超临界汽轮发电机组状态监测软件系统,并使用该系统对工业现场数据进行了测试与分析,验证了本文所提方法的工程适用性。第7章给出了本文研究的主要结论,并对今后研究工作提出了展望。
钱正彦[10]2012年在《船舶新能源供电应用技术研究》文中研究指明交通运输行业的快速发展是社会经济繁荣的标志。在社会经济高速发展的今天,运输工具成为了物资往来的载体。交通运输在给予社会经济繁荣与人们便捷出行的同时,也带来了严重的环境污染与能源短缺问题。全球的环保主义者和能源专家,都在从不同的角度探寻解决环境污染与能源短缺危机的可行途径。伴随着科学技术、特别是控制与材料技术的发展,可再生的能源(如：太阳能、风能、潮汐能和地热能等)受到国内外能源领域应用与研究人员的重视。太阳能和风能的应用发展十分迅速,已经从日常领域渗透到了交通运输行业。世界上有很多国家研制了太阳能汽车、太阳能旅游船等,它们很有可能就是将来新能源运输系统的模式之一。本文从节能减排和解决长江叁峡河段趸船岸电接入困难着手,提出船舶新能源应用系统,并研究其应用特性与监测控制方案。完成的具体工作总结如下：首先,在分析了国内外船舶新能源应用相关资料、长江叁峡河段趸船的特点和实际运行电力指标的情况下,提出了船舶新能源应用系统方案；其次,设计了基于infineon单片机的最大功率捕获控制单元,并完成风力发电和太阳能光伏电池发电的若干试验,分析安装维护要求；再次,针对船舶新能源系统发电与用电特点和船舶应用的规范,对蓄电池、逆变器的容量、类型进行了匹配计算和分析选型,分析了用电优先级管理控制的特点；最后,提出船舶新能源系统运行的监测与控制方案,设计了基于LabVIEW的安全系统人机交互界面。课题的研究结果与试验数据的分析表明：太阳能、风能发电在船舶上的应用是可行的；太阳能光伏电池板覆盖盐斑、污物会使发电量锐减,因此需要对其表面定期进行清理；太阳能光伏电池的安装应该尽量避免遮挡、保证安装位置通风降温效果良好和易于维护；新能源应用系统的实时安全监测,可以提高系统运行的安全性与稳定性,减轻管理人员的劳动强度。
参考文献：
[1]. 发电机综合监测试验系统[D]. 许明. 哈尔滨理工大学. 2003
[2]. 基于气隙动态测量技术的定转子变形评价方法研究[D]. 董开松. 西安理工大学. 2007
[3]. 大型发电机局部放电在线监测与分析方法研究[D]. 万元. 华中科技大学. 2009
[4]. 汽轮发电机组监测与故障诊断系统的研究[D]. 高忠升. 山东大学. 2007
[5]. 发电机综合监测试验系统的研制[J]. 韩冰, 孟大伟, 南德哲, 齐国顺, 孙玉一. 黑龙江电力技术. 1999
[6]. 风机叶片疲劳损伤的DPP-BOTDA监测与评价方法研究[D]. 徐金龙. 哈尔滨工业大学. 2013
[7]. 发电设备状态监测及故障诊断系统[D]. 王利平. 浙江大学. 2006
[8]. 基于物联网的发电机氢气质量监测系统[D]. 徐歌. 郑州大学. 2018
[9]. 基于希尔伯特—黄变换的故障转子振动模式分析方法研究[D]. 熊炘. 浙江大学. 2012
[10]. 船舶新能源供电应用技术研究[D]. 钱正彦. 武汉理工大学. 2012
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