基于非线性主元分析的水轮机调节系统传感器故障诊断
水轮机运行中的故障分析及处理措施

水轮机运行中的故障分析及处理措施水轮机是一种利用水流动能进行能量转换和动力输出的机械设备。
在水轮机的运行过程中,可能会出现一些故障,需要及时进行分析和处理,以保证水轮机的正常运行。
本文将分析水轮机运行中常见的故障,并提供相应的处理措施。
1. 叶轮叶片损坏:叶轮叶片是水轮机的核心部件,承担了转化水流动能的重要任务。
叶轮叶片损坏会导致水流失去有效的冲击和旋转力,影响水轮机的效率。
处理措施:及时检查叶轮叶片的磨损情况,发现损坏应及时更换;加强叶轮叶片的维护保养,防止因长时间使用而造成的损坏。
2. 水轮机密封失效:水轮机运行时,必须保证水与机器内部的隔离,避免水渗漏进入机器内部。
如果密封失效,会导致水流和机器内部接触,引起机器零部件的腐蚀和损坏。
处理措施:定期检查水轮机的密封情况,发现问题及时修复;加强密封件的维护,保持其正常功能。
3. 轴承故障:水轮机的转子和轴承之间存在摩擦,如果轴承故障,会导致转子运转不稳,进而导致整个水轮机的运行不正常。
处理措施:定期检查轴承的润滑情况,加强润滑维护;发现轴承问题及时更换。
4. 水轮机严重振动:水轮机运行过程中,如果出现严重振动,一方面会对机器本身造成损坏,另一方面会影响水轮机的效率。
处理措施:检查水轮机的基础座架和支撑结构,加强其固定性;检查转子平衡性,进行动平衡校正。
5. 水轮机过热:水轮机长时间运行会产生大量的热量,如果散热不及时,会导致水轮机过热,引起机器内部零部件膨胀变形,从而影响正常运转。
处理措施:加强水轮机的散热设备的维护,保证其正常工作;定期检查水轮机的散热情况,及时清理散热器。
6. 水轮机涡轮壳体漏水:涡轮壳体漏水会导致机器内外水压差,影响水轮机的正常运转,并可能引发其他故障。
处理措施:定期检查涡轮壳体的密封情况,发现问题及时修复;加强维护保养,防止漏水问题的发生。
水轮机故障的出现会对机器的正常运行产生严重影响,因此需要加强对水轮机的维护保养,定期检查和维修各个关键部件,及时处理故障,确保水轮机的安全稳定运行。
基于核主元分析的传感器故障检测

基于核主元分析的传感器故障检测
毕小龙;王洪跃;司风琪;徐治皋
【期刊名称】《动力工程学报》
【年(卷),期】2007(027)004
【摘要】提出了一种新的火电机组传感器故障检测系统.传统的主元分析方法在非线性系统中不能很好的发挥作用.采用核主元分析方法提取系统的非线性冗余信息,建立核主元模型.并在输入空间对数据进行重构,通过最小化均方预测误差来选择合适的核函数和参数,对模型的建立过程进行指导.在线检测时,利用核主元模型,将实时数据投影到核主元空间,能够有效的去除系统的噪声.对重构残差采用序贯概率比检验方法进行检验,不仅能够诊断出传感器的漂移等明显故障,而且能够及时发现设备或者系统的早期故障.通过某电厂125MW机组真空系统的多传感器故障检测仿真实例,验证了该方法的有效性.
【总页数】5页(P555-559)
【作者】毕小龙;王洪跃;司风琪;徐治皋
【作者单位】东南大学,动力工程系,南京,210096;东南大学,动力工程系,南
京,210096;东南大学,动力工程系,南京,210096;东南大学,动力工程系,南京,210096【正文语种】中文
【中图分类】TP206.3
【相关文献】
1.基于改进的小波核主元分析故障检测 [J], 张端金;汪爱娟
2.基于粒子群优化的核主元分析的故障检测方法 [J], 石怀涛;宋文丽;张珂;周乾
3.基于改进类均值核主元分析的控制系统传感器故障检测 [J], 王印松;蔡博;焦阳;朱向伟
4.基于动态核主元分析的电缆接头故障检测方法 [J], 张起; 李学渊; 李鹏; 曹敏
5.基于差分进化和核主元分析的燃气轮机故障检测 [J], 李汶骏;龙伟;曾力
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基于状态监测和故障诊断的水电机组故障预测研究

基于状态监测和故障诊断的水电机组故障预测研究近年来,随着电力行业的不断发展,水电机组的安全、可靠运行成为了最为关键的问题之一。
因此,对于水电机组的故障预测和诊断技术的研究也越来越受到了重视。
基于状态监测和故障诊断的水电机组故障预测研究成为了当前较热门的领域之一。
水电机组是由发电机、水轮机、电力调节器、控制系统等组成的一个大型机电设备系统。
由于机组所处的环境复杂多变,在使用过程中容易受到各种因素的影响,如温度、湿度、压力、震动等。
这些因素都可能导致机组设备的故障和设备停机,给电力系统的稳定运行带来不利影响。
因此,如何准确、有效地进行水电机组的故障预测和诊断,成为了目前电力行业急需解决的问题。
基于状态监测和故障诊断的水电机组故障预测研究,主要依赖于信号处理、数据分析、诊断方法等技术手段。
其核心是通过对机组设备运行状态的监测和数据的分析,来提前预知机组的故障情况,进行故障诊断和分析,并给出合理的维修建议,以保证机组设备的安全可靠运行。
目前,国内外学者在水电机组故障预测方面已经取得了许多研究成果,其中一个典型的案例就是用于水轮机状态监测的深度学习算法。
研究人员收集了水轮机机组的振动和声波信号,并通过深度神经网络进行训练和预测,来实现对水轮机健康状况的预测。
同时,针对电力调节器系统的故障预测,也已经应用了诸如模型预测控制、信号处理、数据挖掘、模式识别等技术手段,取得了良好的效果。
基于状态监测和故障诊断的水电机组故障预测,可以帮助电力系统运维人员及时发现设备故障,并提前采取维修措施,以避免因机组停机造成的不必要的损失。
此外,这一技术手段可以最大限度地延长机组设备的使用寿命,提高设备的可靠性,从而为电力系统的安全稳定运行提供保障。
总之,基于状态监测和故障诊断的水电机组故障预测研究在电力行业中具有重要的应用价值和研究前景,同时也为我们理解机组设备的运行规律、提高机组设备的维修效率和资源利用效率带来了可喜的机遇。
水电站调速器控制系统典型故障分析及处理措施

水电站调速器控制系统典型故障分析及处理措施摘要:调速器控制系统是我国水利发电工程中的重要组成设备之一,调速器控制系统采用 PCC 作为控制器,与一般的计算机控制系统一样,CPU 是整个PCC 系统的核心,它按 PCC 中系统程序赋予的功能,指挥 PCC 有条不紊的进行工作。
CPU 模块故障异常会严重影响调速器控制系统的安全可靠性,进而影响机组甚至电网的安全稳定运行。
南桂水电站调速器控制系统选用 SAFR-2000H型微机调速系统。
自投产以来,调速器控制系统导叶、桨叶调节稳定正常,但是机组并网运行时控制器的 IP161(CPU)模块多次发生死机,虽然在对其重启后大概率可以恢复正常,但是已严重影响机组的稳定、可靠运行,增加了机组的安全隐患。
针对此典型、疑难故障,组织了一系列分析与排查,并开展了相应整治与优化。
关键词:调速器控制系统;PCC;死机引言龙胜分公司下辖南桂水电站和坝洞水电站。
南桂水电站位于龙胜县平等镇平定村,装机容量15MW,设有变电站一座,厂内装有2台7.5MW冲击式水轮机发电机组,水头600米,主引水系统引水隧洞及明渠长8000米,设计引水流量3.4m3/s,支引水系统引水隧洞及明渠长3000米,设计引水流量1.95m3/s。
坝洞水电站位于龙胜县平等镇蒙洞村,装机容量3.2MW,厂内装有2台1.6MW混流式水轮机发电机组,水头100米,引水系统引水隧洞及明渠长3000米,设计引水流量4m3/s,由南桂水电站升压站接入桂林电网110kV线路入网,两电站相距3.5公里,距平等镇25公里,距龙胜县城约90公里。
南桂电站生活区至引水坝及前池有简易公路通行。
1控制系统技术特点(1) 调速器内嵌性能测试系统,可以进行调速器接力器开/关机时间测试、调速器随动系统调整与测试、调速器系统静态特性和各种动态特性测试等,可以大大简化系统现场调试及维护工作,易于调速器的使用与维护。
(2) 采用交叉冗余技术。
调速器拥有两套控制通道,其每一控制通道都将获得冗余的信号输入且控制冗余的模块; 当主用控制通道故障时,将自动切换至备用通道工作。
基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现

基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现摘要:随着信息通信技术的快速发展,水电厂的生产运行和状态监测系统都积累了大量的数据,采用传统分析法进行数据分析和处理,耗时且难以有效发现数据中隐含的知识。
本文采用大数据技术,研究水电机组状态监测数据、运行数据及生产管理数据等与机组状态之间的关系,通过对状态监测、生产实时、生产管理及同类机组运行数据的大数据分析,实现机组状态的评估和故障诊断,并可预测机组运行的发展趋势。
采用HADOOP和SPARK平台开发了基于大数据技术的水电机组状态监测与故障诊断系统,并通过实际算例证明了所提方法的可行性及有效性。
关键词:水电机组;状态监测;故障诊断;大数据技术0 引言当前,我国电网正朝着“特高压电网+泛在智能电网+清洁能源”的能源互联网方向发展,要消纳大规模风电和太阳能发电,需要大力发展水电为电网安全运行做保障[1]。
随着水电厂运行和生产管理自动化、智能化水平的不断提高,积累了海量的数据,采用传统的分析方法对这些数据进行分析和处理,耗时且难以有效发现数据中隐含的知识。
如何使水电机组生产运行、状态监测和设备管理等方面的海量数据得到有效利用,使其为机组运行状态分析和故障诊断提供有益参考,从而实现机组状态检修,成为当前亟需研究的重要课题。
目前,对于水电机组状态监测和故障诊断系统的研究大多基于传统的信号处理方法,它是以水轮机的状态监测为基础,根据所获得的监测数据,提取反映水轮机运行状态的特征值,并对这些特征值进行分析诊断,判断水轮机是否存在故障[2-4]。
这种方法只能对故障进行事后分析,无法实现预测,而且由于故障样本数据有限,导致其适应性差,只能用于特定故障的分析诊断。
国内外已有一些基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断和状态检修方面的研究[5-6],为发电机组状态监测分析和故障诊断提供了有益探索。
但这些研究和系统开发仍基于集中式数据仓库的数据挖掘技术,依赖于传统的因果推断机理建立数学分析模型,应用范围较窄且使用复杂。
水轮发电机组的振动监测和故障诊断系统

水轮发电机组的振动监测和故障诊断系统发表时间:2020-12-02T09:43:09.153Z 来源:《基层建设》2020年第23期作者:张越邯孟晓斌刘佳磊[导读] 摘要:水轮机的振动故障会造成结构上的疲劳破坏,甚至引起谐振,造成固定道叶和转轮裂纹,严重影响机器设备的安全运行和发展效果,要想消除机器设备的振动故障,就要正确认识振动原因要找到震源,由于水轮机发电设备作业的特殊性,振动的原因比一般动力机械更复杂。
雅砻江流域水电开发有限公司四川雅江 627450摘要:水轮机的振动故障会造成结构上的疲劳破坏,甚至引起谐振,造成固定道叶和转轮裂纹,严重影响机器设备的安全运行和发展效果,要想消除机器设备的振动故障,就要正确认识振动原因要找到震源,由于水轮机发电设备作业的特殊性,振动的原因比一般动力机械更复杂。
不仅要考虑机械装置本身的旋转部分和固定部分的震动,还要考虑液体流动的东修压力对发电站的收购系统、水力涡轮机和类部件的影响和发电机的电子力对机器设备震动的影响。
关键词:水轮发电机组;振动监测;故障诊断系统;随着我国水资源的逐渐开发增加了整个电力系统中大型水轮机机组的比重,延长了年平均发电时间,减少修理时间,造成严重的经济损失水轮机附件,检查其状况,及时发现故障症状,检查汽轮机振动是一个重要指标,根据有关部门的数据,水轮发电机组约有80%的故障或事故在振动信号中反射出来。
振动试验水轮发电机是一种有效的方法用于更好地了解机组状态的工具。
一、水轮发电机组的振动机理电力系统中,水轮发电机的振动能来自涡轮机本身,水能是机组振动的重要原因,水能激发振动或保持振动。
结合实际振动问题,有些振动取决于水轮机本身的水力特性,其他的-从随机因素。
水轮机将机械能转换成电能,这可能导致发电机内部的电磁振荡,因为这样的事情水轮发电机结构分析主要包括旋转、固定和支持部分,如设计、安装、工作状态等因素。
能引起振动的部件,如果其中任何一个部件有与这些因素直接相关的机械故障,作为设计和安装。
水轮发电机组非平稳振动信号的检测与故障诊断
水轮发电机组非平稳振动信号的检测与故障诊断发布时间:2021-08-31T05:19:03.296Z 来源:《中国电业》2021年13期作者:胡志鹏[导读] 随着我国科学技术的不断发展胡志鹏甘肃电投河西水电开发有限责任公司甘肃省张掖市 734000摘要:随着我国科学技术的不断发展,以往对水轮发电机组非平稳振动信号的检测方式和振动故障的诊断问题已经无法满足当前精准的检测需求。
本文主要以检测、分析排列熵算法、多维度排列熵算法进行分析,并且根据非平稳震动信号的主要特点进行为前提,构造故障样本数据,并且将其故障样本数据当作遗传算法的支持向量机诊断模型的输入,从而检测其故。
关键词:水轮发电机组;非平稳;振动信号;检测;故障因为水轮机发电机组在不断运作时,不同机械部件间会出现各种摩擦、撞击、各种转动部件会在转动过程中出现转速突变等问题发生,从而导致出现非平稳以及非线性震动。
正因如此,在对水轮发电机组进行采集的过程中,振动信号也会具备不同程度的非平稳与非线性的特点,所以,以往对信号处理的方式过于落后,传统的处理方法已经不能够满足当前对水轮发电机组的振动信号进行分析的需求。
所以,利用排列熵算法,能够将其信号不断放大,检测信号的微弱变化等,并且能够对系统的突变瞬间进行准确的定位。
1排列熵算法1.1排列熵算法的原理1.2排列嫡算法的实例验证针对某水电站机组的上机架水平振动信号,采用排列排列嫡算法进行分析测验,其最初信号如图2所示。
同时将此信号分为较多不同的子序列,从而将这些子序列充分符合最大重叠原理,并且,将前一个子序列向后移动一个数据,从而形成后一个子序列,针对不同的子序列的排列嫡值进行计算,最终获取初始信号的排列嫡变化图,如图3所示。
在图2中,一旦时间t分别处在20秒~40秒、60秒~80秒的情况下,振动信号会出现呈现不断上升的过程;在图3中,同样当t处于20秒~40秒、60秒~80秒的情况下,振动信号的排列嫡也会呈现出变化过程,其变化过程十分明显。
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Fa l a n ss f r S n o so y r u tDi g o i o e s r fH d o Tur i e Re u a i n se b n g l to Sy t m Ba e n nl a m p n ntAna y i s d o No i r Co ne oe l ss
于 19 9 5年 提 出了一 种 输 入 训 练神 经 网 络 , 入 输
表示 主 元得分 向量 和 负 载矩 阵 , 阵 的分 解 方 式 确 保[ P] P, 正交 、 , ] 交 , [ 正 主元 投影 将 原 来 的 m 个 变量 减少 到 Z , 现 了数 据 的降维 。 个 实 非 线性 P A 是线 性 P A 的扩 展 , C C 但 与 不 再 是线 性变换 关 系 , 是非 线性 的映射 关系 : 而
障诊断 。这种 方法 利用 系统运 行过程 积 累的历 史数 据 和实 时数 据进行 故 障诊 断 , 合 于系 统模 型较 难 适
而水 轮 机调节 系统各 传感 器参数 之 间 的关 系 既有线 性 的 ( 静特 性 曲线 ) 也 有 非 线 性 的 ( 中问 接力 如 , 如 器位 移 与机组频 率 的关 系 ) 。用 线性 的方 法 来表 征 非 线性相 关性 , 能反映 各传感 器 之 间的本质关 系 , 不
刘 明华 ,南海鹏 ,余 向 阳
( 西安理工 大学 水利水 电学 院, 陕西 西 安 70 4 ) 10 8
摘 要 : 用现 场的运 行数据 , 利 将基 于输 入训 练神 经 网络 的非 线 性主 元 分析 ( C 方 法应 用到 水轮 P A) 机 调 节 系统 传 感器故 障诊 断 中, 论 了基 于输入 训 练神 经 网络 的非 线性主 元分析 实现 方 法 , 立 了 讨 建 输入训 练神 经 网络 和反 向传播 网络 , 实现 了对 实测数 据 的重构 , 讨论 了利 用平 方预 测误 差 ( P 进 S E)
建 立 的系统 。笔者 将这 一方法 应用 到水 轮机调 节系 统, 利用 调节 系统 运行 过 程 中各 传 感 器 统计 值 判 断
各 传感器 值 之间 的相 关 性是 否 遭 到 破 坏 , 而进 一 从
曲线 或 主元 曲面上 , 到 非 线 性 主 元 , 效 地 提 取 得 有 了数 据 中 的 非 线 性 信 息 , 是 它 不 能 对 新 样 本 进 但
一
给定 的 阈值 (下 对残 差 ( ) 9 / k 的统计 假设 检验 。 非 线性 P A故 障诊断 中 , 心 问题 就是 要 解 决 C 核
确定 了神经网络 的结构 , 提出了故 障检测和识别 的 方法 , 并分 析 了不 同工况下 故 障诊断 的方法 , 用现 运 场运 行数 据对该 方 法 进行 了仿 真 , 真结 果 表 明该 仿 方法 有效 。
() 5
() 6
X = F( N T )=F( X) G( )
对应主元 , 出对应 实测 数据 , 输 通过后 向传递算 法 不 断调 整 输 入 和 权 值 直 到 收敛 , 练 结 束 后 同 时 训 得 到 主元 得 分 向量 和 重 构 数 据 的 映 射 , 证 明 了 并 在单 输 人 情 况下 与 主元 曲线 的方 法 是 等价 的 。
Th c me o a l d tc in a d f uti e t i ain i ic s e i h p lc to ft e s u rd p e e s he ff u t ee t n a l d n i c to s d s u s d v a t e a p ia in o h q a e r — o f
i r p s d a d a p id t e s r a n ss o y r u b n e u ai g p o e s,whih i o ltd b sp o o e n p le o s n o s dig o i fh d o t r i e r g l t r c s n c s c mpe e y
C O B。南海鹏 (93)男 , 乾县人 , , 16一 , 陕西 教授 博导 , 研究方 向为水 轮发 电机组 在线 监测和 故障诊 断 。Em i — a l
hx h n p@ 1 3.c n 。 6 o
刘 明华 等 : 基于非线性主元分析的水轮机调节系统传感器故障诊断
25 0
另一 类 是 基 于 自组 织 神 经 网 络 的 非 线 性 P A方 C 法 , K a r 19 是 rme 于 9 1年 提 出 的 , 络 分 为 输 入 网 层 、 射层 、 映 主元 层 、 映 射层 和输 出层 共 5层 , 反 输 人层 到 主元 层 的神 经 元 网络 构 造 数 据 的非 线 性 得 分 向量 , 主元 层 到输 出层 的 神 经 网 络 则 形 成 数 据 的 重构 向量 , 方法 存 在 神 经 网 络结 构 复 杂 、 以 该 难 训 练 且 易 产 生 训 练 过 适 度 等 缺 点 。 D n 在 og D 19 9 3年 提 出基 于 神 经 网络 和 主 元 曲线 的 方 法 , 构 造 两个 神 经 网 络 , 别 实 现 实 测 数 据 到 主 元 得 分 分 以及 主元 得 分 到 重 构 数 据 的 映 射 , 通 过 构 造 主 并 元 曲线 获 得训 练 样 本 , 主 元 曲线 构 造 较 困难 , 但 且 适 用 的 范 围 受 到 限 制 [ 。 T n S和 Marv u i i 3 1 a voo no s t
行 数 据 重 构 , 此 不 能 直 接 应 用 到 故 障 诊 断 中。 因
步 判断是 否有 故 障发生 。 传 统 的 主元 分析 方 法是 基 于 线性 变换 的方 法 ,
收 稿 日期 : 0 20 -1 2 1 -3 0
基金项 目: 育部博士点专项基金资助项 目(0 9 18 102 。 教 20 6 110 1 ) 作者简介 : 明华 ( 96 ) 男 , 西咸 阳人 , 士生 , 刘 17 一 , 陕 博 研究 方 向为水 轮机 调节 系统 的故 障诊 断。Ema : . i Lm l @ 16 l hl 2
对 实测 值 的重构 , 般 多 采 用 神经 网络 的 方法 4, 一 。 其 中 自组织 神经 网络 的方法 , 是构 造一个 五 层 网络 , 直 接建 立 与 的关 系 ; 而输入 训 练神 经 网络 的方
法则只建立从主元得分 向量 到重构值 的映射
F(・) 实测 值 的 主 元 得 分 向量 则 由输 入训 ,
本文 将输入 训 练 神 经 网络 非 线 性 P A 方 法 应 C 用 于水轮 机调节 系统 的故 障诊 断 , 择 了实 测参 量 , 选
可见在建立以上两个映射后 , 可以得到任一实 测值 X( ) k 的重构值 ( ) 实测值 X( ) k, k 与其重构 值 X k 形成残差 P k , 障诊断的原理就是在某 () ()故
e t b ih n n ip —r i i g n u a ewo k a d a b c p o a ain n t r o r c n tu ts n o s v l . sa ls i g a n utta n n e r ln t r n a k r p g to ewok t e o sr c e s r aue
X =F( N T) () 4
映射函数 F(・ 相当于线性 P A的矩阵 P, ) C 函
数 F(・ 的确定是 非线 性 P A要 解决 的主要 问题 。 ) C 另 一方 面 , 线性 P A故 障诊 断 还要 构 造 从 非 C 到 的映射 关 系 , 时 : 此
=
G( x)
Absr c : A o l a rn i a o o e ta l ss me h d lg a e n i p ttan ng n u a t r ta t n n i rp i c p lc mp n n nay i t o o o y b s d o n u —r ii e r lnewo k ne
西安理工大学学报 Junl f ia nvrt o eh o g (0 2 o 2 o2 ora o ’nU i sy f cn l y 2 1 )V 1 8N . X e i T o . 文章编号 :10 -70 2 1 )20 0 -6 0 64 1 (0 2 0 -240
基 于非 线 性 主元 分 析 的水 轮 机 调节 系统 传感 器故 障诊 Байду номын сангаас
将 主元分 析 ( C 应用 到 故 障 诊 断 , 基 于多 P A) 是 元 统计分 析 的方法 , 根据 系统运 行过 程 的实测参 量 , 经 过线性 变换 和 降维 得 到 主元 参 量 , 将 主元 参 量 再 经 过逆 变换得 到实 测 参 量 的估 计 值 , 据 实测 参 量 根 与其估计 值之 间 的残差是 否超 出某一 阈值来 进行 故
dc o r r( P .S l igrsl rv a ti me o rc cl ail wt hg ut e— i i er S E) i a n eut poet t hs t di pat a yf s e i i f l rc tn o mu t s h h s i l e b h ha
LI Mi h a,NAN i n U ng u Hape g,YU a g a g Xin y n
( aut o t eo r sadH dolc i E g er g X’ n esyo eh o g , in7 0 4 , hn ) F cl f e R suc n yre tc ni ei , inU i ri f cnl y X ’ 0 8 C ia y Wa r e e r n n a v t T o a 1
行故 障检 测和识 别 的方 法 , 用现场 实测数 据对该 方 法进 行 了仿真 。仿 真结 果表 明 , 方法有 效且 并 该