一种输气管道燃气轮机的综合故障诊断方法

基于单一参数的诊断方法无法准确高效地判断燃气轮机的故障状态,故提出了基于燃气轮机振动故障机理和性能故障机理的综合诊断方法。以中国石油西气东输一线某压气站燃驱离心压缩机组LM2500+SAC型燃气轮机运行过程出现异常振动为例,借助在线监测系统数据,基于振动和性能故障机理进行综合诊断,逐项排查异常振动的诱导因素,最终确定燃气轮机异常振动的激励源是轴承旋转封严损坏引起的不平衡量。由此避免了机组继续运行可能造成的严重后果,验证了该综合诊断方法的有效性,为类似故障的监测诊断提供了参考。(图9,参19)     

L波段雷达测风资料失测的原因分析

L波段雷达探测过程中,因L波段雷达故障、气球过顶、丢球或旁瓣抓球、探空仪频率漂移、计算机故障、外界信号干扰等原因可造成高空风失测,应及时发现异常,并针对具体情况进行相应处理,确保高空风探测资料完整、准确。     

燃驱压缩机组性能监测系统的开发

为了有效减少管道燃驱压缩机组运行机械故障,保障平稳运行,需要开展燃驱压缩机组性能监测研究。通过对近年来发生的燃气轮机压气机叶片脱落及损坏、透平静叶烧蚀、喷嘴烧蚀等典型故障进行分析,开展了机组测点布置、性能监测参数的研究,设计了燃驱压缩机组性能监测计算核心架构,开发了性能监测系统。该系统主要功能包括故障预警、性能参数趋势显示、性能衰减判断等,根据对燃气轮机运行状态参数的监测,分析运行趋势和性能衰减情况,结合现场实际运行状况和维检修数据,从而判断机组的健康状况。燃驱压缩机组性能监测系统的现场应用效果明显,可以减少机组故障停机、优化维检修周期、节约维检修成本。     

基于机体振动的直升机桨毂阻尼故障诊断

研究了仅用机体振动信号诊断旋翼减摆器阻尼失效、轴向铰卡涩和水平铰卡涩3种桨毂阻尼故障的可行性。在旋翼试验台上分别设置上述3种阻尼故障，测取机体振动响应，利用快速傅立叶变换分析其频谱特征。分析表明，3种阻尼故障引起的机体振动谱图互不相同。采用概率神经网络实现了3种阻尼故障的正确分类。研究表明，仅用机体振动响应实现旋翼阻尼故障诊断是可行的。     

焦炉大型机组振动故障与诊断技术初探

振动监测与故障分析是一种常用的大型机组振动故障监测技术,本文结合除尘风机机组的结构和部件特点的基础上使用振动监测技术进行故障诊断与分析,以此来研究振动监测在大型机组故障排查和诊断中的应用效果。     

天然气管道燃驱压缩机组的可靠性

天然气管道燃驱压缩机组具有子系统多、控制系统复杂、故障频率较高、不易维护的特点,燃驱压缩机组失效将直接影响输气管道的可靠性和站场的安全性。建立了可靠度、故障率、平均无故障时间、修复率、平均维修时间等指标的燃驱压缩机组可靠性指标,对西一线、西二线等管道的14个站场36套燃驱压缩机组2012-2014年运行的和停机数据进行可靠性指标计算与分析,给出了机组的可靠度函数。结果表明:当天然气管道燃驱压缩机组投入运行3年后,故障率、平均修复时间及修复率较为稳定,故障发生情况具备较明显的浴盆曲线特征,研究成果可以为机组的安全可靠运行和科学维修提供参考。     

基于粒子群优化支持向量机的电梯故障诊断

电梯故障时,具有故障特征提取困难和故障类型识别率低的问题。因此,拟提取其振动信号并进行分析,找到故障特征。然而,鉴于其振动信号为非平稳、非高斯且背景噪声较大的信号,给有效辨识造成很大困难,所以,提出应用最优小波包分解和最小二乘支持向量机相结合进行电梯智能故障诊断的方法。借助最优小波包理论,首先提取电梯故障振动信号的能量分布;然后将其能量分布与时域指标相结合,构造故障特征向量;最后,将故障特征向量作为粒子群算法优化最小二乘支持向量机的输入对电梯故障类型进行识别。仿真结果表明,最优小波包理论与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断技术发挥了两者的优势,证明了该方法的有效性和实用性。     

故障树分析法在油断路器故障预测中的应用

通过对故障树分析法的研究，给出故障树数学模型、顶事件故障率算法和底事件重要度算法，并应用于油断路器故障预测，结果表明用故障树方法对系统进行故障分析，能够清晰发现对顶事件发生影响最大的因素，为农网故障提前预测和故障预防工作提供依据。     

基于时频分析的裂纹转子碰摩故障特征研究

为研究转子系统耦合故障特性,采用有限元方法建立了含有横向裂纹、转静碰摩的非线性转子动力学模型。首先研究了不同转速下裂纹、碰摩单一故障下转子系统的振动响应,其次研究了两种故障耦合情况下系统的振动响应特征。采用波形图、FFT谱图、瞬时频率和Hilbert-Huang时频谱(HHS)相结合的方法对故障转子振动信号进行了分析。分析结果表明:运用多种时频分析相结合的方法可以较为全面地了解转子的故障特征,裂纹转子在1/5、1/3临界转速时会发生较为明显的5X、3X谐波,且裂纹的产生会导致响应幅值增大,从而引起更为严重的碰摩。      

离心泵故障诊断及处理(下)

<正> 三、运行过程中有杂音、振动水泵运行时,如果机组振动过大或有杂音,则往往是水泵故障的先兆,应立即停机检查,排除隐患。发生振动的主要原因是: 1.泵或电机的转子转动不平衡。①直接传动的水泵,因联轴器接合不良致使水泵轴与动力轴安装不同心。应重新安装联轴器,校正不同轴度。②泵轴弯曲,轴承严重磨损或损坏。     

基于最小二乘原理的叶片同步振动参数辨识技术研究

准确对叶片振动参数进行辨识,对于叶轮机械避免共振至关重要。介绍了国内外叶片振动参数辨识技术发展情况和最小二乘原理,阐述了叶片振动参数测量系统的工作原理。通过在叶片机匣上安装不少于4支叶顶传感器,基于最小二乘原理,分析处理了叶片振动测量系统的严重欠采样数据,成功对叶片同步振动参数进行了辨识。     

离心泵产生振动的原因及解决方法

胡庆油田现有各种类型的离心泵172台,泵机组设备功率为5～2 400kW,自1986年投产以来,机泵因振动而发生故障的情况时有发生。现对因使用或维修不当而引起的振动作一浅析。 一、机泵轴弯曲 机泵轴是带着固定在其上的叶轮或转子旋转,由于叶轮和转子的重量,特别是大机泵,当机泵较长时间停止工作时,使机泵轴在一个方向上受力,造成     

发动机气门间隙故障的诊断研究

本文通过对拖拉机整机状态下发动机气门间隙故障的振动信号进行实测与分析，给出了该类故障的诊断方法。     

离心式压缩机组转子径向摩擦热弯曲振动响应分析

径向摩擦是离心式压缩机组在运行过程中的常见故障之一，其产生的额外热量有可能导致转子热弯曲，并对转子振动产生复杂影响。为准确识别、诊断该故障，建立了转子振动分析模型，对转子与静子发生径向摩擦并导致热弯曲时的转子相位滞后、转子不平衡量、转子振动响应的变化情况进行分析，研究了不同程度的径向摩擦热弯曲对转子振动造成的影响。结果表明：径向摩擦热弯曲发生时，由于转子相位滞后、转子不平衡量发生变化，转子振动响应将产生一系列富有规律的变化，并通过实例应用对相关理论进行了验证，从而对该故障的识别、分析提供了理论和实践两方面的支持。研究成果可帮助现场工作人员发现径向摩擦导致的热弯曲、判断故障位置、查找故障原因、评估故障严重性、制定维修计划，以期为长距离天然气输送管道离心式压缩机组的安全运行提供有力保障。（图8，表3，参24）     

关于轻油库油罐及收发油工艺流程改进的设想

本文提出用立式油罐加水垫浮动底和油面全密封软覆盖代替内浮顶油罐,以罐车潜油气动泵代替轻油卸油泵站和鹤管的设想。这样可以彻底消除轻油罐的蒸发损耗,彻底解决因吸油系统的漏气、气阻、气蚀等故障影响卸油的问题。     

基于数学形态滤波与LMD的农用电机齿轮故障诊断

由于农用电机中的齿轮运行环境恶劣,早期故障的不易发现,鉴于故障振动信号的非平稳性、非线性,并存在于大量的噪声信号中,很难提取故障特征。该研究采用数学形态滤波与局域均值分解相结合的方法。通过多结构多尺度数学形态滤波器对齿轮故障振动信号进行背景噪声滤除和振动信号提取,结合局域均值分解对信号进行处理,进而提取能量特征参数,并作归一化处理,最后采用BP神经网络对齿轮的各种运行状态进行分类识别。通过分析齿轮的正常状态,磨损和断齿与基于LMD分解的诊断结果作比较,该方法的故障识别率高于基于LMD和神经网络。     

拖拉机故障的发生原因及表现形态

为防止和减少拖拉机发生故障,减轻由故障造成的损失,就必须了解故障发生的原因。拖拉机故障的形成原因一般可概括分为以下几种:一、自然因素1.磨损由磨损所形成的基本故障形态是零件的配合间隙失常。如气门间隙过大,离合器间隙过小等。多属于突发性故障。2.振动振动会使依靠摩擦力进行固定的紧固件产生松     

柴油机振动数据采集与分析系统

振动信号是设备状态信息的载体,它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息,而振动特征是设备运行状态正常与否的重要标志。组建了硬件平台对柴油机的振动信号进行采集,并在此基础上开发了一套以VB为软件平台的柴油机振动数据采集与分析系统。整个系统能够实现不同通道、不同频率、不同增益的振动数据采集,能够进行基于分形的数据分析。同时,该系统可用于柴油机振动状态监测,对振动波形进行实时显示、实时分析等。     

粉碎机三种常见机械故障及应对

<正>粉碎机系统主要包括粉碎机和电动机,相应的故障可分为机械故障和电器故障。机械故障以振动大、轴承过热和粉碎机堵塞最为常见。1.粉碎机振动大一般采用电机直接连接粉碎装置,这种连接方式简单、易维修。但是如果在装配过程中两者不能很好连接,就会造成粉碎机的整体振动大。(1)电机转子与粉碎机转子不同     

基于S变换谱图纹理特征的输油泵轴承故障诊断

为了实现输油泵轴承故障的智能诊断与识别,针对输油泵轴承振动信号S变换时频图包含丰富故障信息的特点,提出了一种利用纹理分析对S变换等高线时频图进行特征提取的输油泵滚动轴承智能故障诊断方法。该方法对轴承振动信号进行S变换,将S变换获得的等高线时频图作为纹理图像进行分析,提取其Tamura纹理特征中的粗糙度、对比度、方向度作为纹理特征组成特征向量,采用支持向量机作为分类器实现轴承故障的智能诊断。通过实测轴承故障信号表明:该方法能够获得较高的故障模式分类精度,实现滚动轴承的自动故障识别,因而具有较高的工程应用价值。