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2011年公用设备工程师(动力)辅导资料(7)

www.zige365.com 2011-4-2 18:20:04 点击:发送给好友 和学友门交流一下 收藏到我的会员中心

2.2.故障机理与诊断策略

2·2·1故障机理

故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究,是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。

由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来,因此,对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。日立公司的N.kurihara给出了振动故障诊断用的特征矩阵[74],清华大学褚福磊对常见故障在瀑布图上的振动特征和故障识别作了研究[75]。华中理工大学伍行健也提出了用于振动故障诊断的物理模型和数学模型[76]。西安交通大学陈岳东对振动频谱进行了模糊分类[77],上海交通大学左人和从动力学的角度研究了典型故障的响应特征[78]。清华大学张正松用Hopf分叉分析法研究了油膜失稳涡动极限环特性[79],哈尔滨工业大学毕士华对于如何识别油膜轴承的动态参数进行了研究[80],江苏省电力试验研究所的彭达则对实际发生的油膜振荡问题进行了剖析[81]。哈尔滨工业大学武新华分析了转轴弯曲的故障特征[82]。清华大学何衍宗、东南大学杨建刚研究了转子不平衡对其他征兆的影响[83][84]。对于动静碰摩问题,EPRI的Scheibel,John.R、西安交通大学何正嘉、西安热工研究所施维新等分别从故障特性和诊断技术方面进行了研究[85~90],西安交通大学刘雄应用二维全息谱技术确定故障征兆[91],东北电力学院石志标则从动力学角度分析了摩擦问题[92],哈尔滨工业大学提出了变刚度分段线性和非线性模型[93],并通过实验对摩擦的噪声特性进行了研究[94]。在综合振动与噪声特性的基础上,东北电力学院还开发了可对旋转机械和摩擦进行在线监测的仪器,该仪器用四个通道进行声信号检测,另外四个通道用于振动监测,可以大致确定摩擦的部位[95]。另外,李录平、张新江等对振动故障特征的提取进行了有益的研究[96~99]。

调节系统的可靠与否,对汽轮机组的安全运行具有非常重要的意义。哈尔滨工业大学的于达仁、徐基豫等在调节系统故障诊断方面作了很多研究工作,他们给出了调节系统卡涩和非卡涩原因造成故障的数学模型,并对诊断方法和诊断仪器的实现进行了探讨[100~104]。华中理工大学何映霞、向春梅等研究了对DEH系统故障的诊断[105][106],东南大学的岳振军则把频域分析的Bloomfield模型引入时域,应用于调节系统在线监测[107]。

2·2·2诊断策略和诊断方法

在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种,其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点。

基于小波分析方法和神经网络建立的智能分析技术,是下一代故障检测与判定(FDI)的重要内核[108]。国内外在这方面进行了很多的研究[109~121],目前应用最多的是前向神经网络[122]、BP神经网络[123~131]以及把神经网络与模糊诊断相结合的模糊神经网络[132~134]等。美国East Hardford的DePold,Hans.R将统计分析及人工神经网络技术应用于过滤器来改进数据质量[135],田纳西大学(Tennessee Univ.)将神经网络用于振动分析,识别潜在故障,并利用神经网络使被歪曲和杂入噪音的数据得到提纯[136]。美国Stress Technology. Inc.的Roemer,M.J把神经网络和模糊逻辑技术应用于旋转动力有限元模型,所形成的实时系统可以预测关键部件的寿命[137]。华中理工大学的何耀华用一种自组织神经网络模型与多个单一故障诊断的BP网络一起完成故障诊断的协同推理[138],申韬则把一系列BP子网络进行集成,以解决故障分类问题[139]。臧朝平、何永勇也分别提出了多网络、多故障的诊断策略[140~142],西安交通大学的张小栋则研究了主从混合的神经网络模型[143]。东南大学把神经网络应用于轴心轨迹识别进行故障诊断[144]。同时,神经网络还被应用于动静碰磨诊断[145]、通流部分热参数诊断[146]、机组性能诊断[147]、凝汽器的诊断[148]和热力系统的建模[149]等。

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