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[通信技术与资料] 发电机组故障诊断方法 [复制链接]

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  上等兵

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2016-10-19
发表于 2017-2-14 08:56:14 |显示全部楼层
发电机组故障诊断方法一,简介    经过多年的发电机事故统计表明,许多发电机事故都与电机的设计及制造质量有关。不断改进与完善发电机的设计和制造质量,改进发电机故障3诊断技术,对保证电网稳定及供电安全有着重大的意义。发电机组检修的传统方法是定期检查和维修,虽能一定程度降低故障率,但因维修存在盲目性而造成很大的浪费。因此,国内大部分电厂正由传统的预防性维修逐步过渡到状态性检修。二十年以来,在发电机故障状态监测和诊断技术方面不少国内外学者都展开了研究,也在一定程度上取得了进展,各种诊断方法不断地涌现。当前,对于发电机状态监测和诊断技术的主要研究内容包括定子绕组、转子绕组及轴承等方面。简单介绍了发电机故障诊断技术,以异步发电机的常见故障为例探讨了发电机故障诊断的关键,总结了当前的研究情况,最后提出发电机故障诊断技术未来的研究方向和发展重点。

二、传统诊断方法

1、发电机故障诊断技术简介由于发电机内部有着电、磁、绝缘、机械等互联系统的存在,其故障的原因、特征和类型也多种多样:有线性系统故障也有非线性故障;既有电气故障又有非电气故障;从故障发展速度来分,还分为突变故障和缓变故障。这些错综复杂的关系,给有效、迅速地进行发电机故障诊断带来了困难。因此,在诊断发电机故障时,一定要清楚地了解诊断对象,由于所有的故障都是根据一定的机理产生发展的,具有一定的规律,发电机故障诊断就是根据这些规律,采用丰富的操作经验、优越的检测手段、多年的设计和先进的理论研究来制作出有效的诊断软件,确定故障原因,并制定出解除故障的方案,以实现发电机故障诊断。

2、发电机故障诊断的常用技术分析发电机故障机理可知,当发电机发生异常或故障时,其非电气量和电气量会发生相应的变化,通常都根据这些物理量的变化来判断发电机的故障类型、故障程度和故障原因。目前的发电机故障诊断技术,是对发电机故障前后的物理量的理解和总结,逐步发展起来的。当前广泛采用的故障诊断技术包括:机械诊断技术、电气诊断技术和化学诊断技术等。通常,要得到准确的诊断结果,仅靠一种故障诊断技术是无法做到的,需将多种诊断技术结合在一起。

3异步发电机常见故障环境的变化、过重的负载、制造工艺上的缺陷和运行条件的变化等原因会导致异步发电机发生异常或故障,常见故障有定子故障、转子故障和轴承故障。定子绕组故障是常见的定子部分故障,如相间短路、匝间短路、内部放电等,主要是由绝缘破坏而导致的故障,其中最危险和最常见的故障就是相间短路和匝间短路。定子故障诊断的常见方法有:电流高次谐波、局部放电监测、不平衡电流检测、磁通检测和定子电流负序分量检测方法等。转子故障产生的主要原因是发电机的起动次数频繁和过负荷运行,给转子部分造成了很大的压力,而在长期这种压力的影响下,转子的导条和其端环容易逐渐发生开焊或断裂。若转子部分发生故障,目前常用的诊断方法包括:定子绕组电流检测法、转速脉动检测法、磁通检测法、和温升检测法等,以定子电流检测法应用最为普遍。各种诊断方法所需的故障特征量通常淹没在各种噪音中。为了提高检测的精度,首先要对故障信号进行处理从而凸显故障特征,一般采取的预处理方法有:自适应滤波法、噪声最优抵消法、准确滤波法和希尔伯特变换方法等。由于负载过重、异物进入和缺乏润滑等原因导致的轴承表面脱落、轴承损耗、破裂和腐蚀等故障称为轴承故障。轴承部分发生故障会使发电机振动,通过分析总结轴承故障引起的振动与电流频率的相互关系可以对轴承部分故障进行诊断。由上述发电机故障诊断方法可以看出,只有掌握有效的信号处理技术才能对发电机故障进行可靠地诊断。当前故障诊断的关键在于如何基于现有故障信号测量技术和设备,有效地进行分析和处理信号,提取出可测可靠的故障特征量,从而建立对应的故障特征信息。从一定程度上可以说,是信号处理技术的不足导致了发电机故障诊断技术发展受限。目前,在故障诊断领域中,信号处理技术及其应用是一个亟待解决的问题。

三、智能诊断方法

  力可赛秉承多年的技术经验,历经不断创新技术之路,精心研发出来发电机智能诊断技术,它是一种基于互物网技术上的一种新型发电机组,它可以在手机或电脑等终端设备上实现远程监测和控制、故障诊断、初期故障预防、健康检查、运行数据记录等功能,非常适合在一些无人值守的智能化、自动化需求场合,同时还兼具降低用户维护成本,提高机组的可靠性。发电机组是采用新型的云控制器作为主控系统,和过往的主控系统不同,可以不限网络,不限地域国界,在任何地点和条件下都可以将发电机组连接到云服务器和用户终端。

下面我们来介绍一下它的连接方式:

1、 采用3种不同的WIFI连接方式,不限网络有无,不限地域国界,任何地点和条件都可以实现数据的传输,实现远程故障诊断、初期故障预警、健康检查

第一种连接方式:在应用环境本身具备WIFI网络时,云控制器直接连接到WIFI网络,通过WIFI网络在发电机组和云服务器之间建立实时通讯管道,实现实时远程监测和控制。

‚第二种连接方式:在应用环境没有WIFI,但有手机网络时,通过手机共享WIFI,也实现实时远程监控,但通常用于更多的用于健康检查和远程故障诊断

ƒ第三种连接方式:在应用环境没有WIFI,也没有手机网络时,通过APP将云控制器保存的7种数据(可以24小时运行保存半年)先保存到手机中,等到手机带到有网络或WIFI的环境下,再将保存的数据传输到云服务器,实现远程故障诊断、初期故障预警、健康检查

2、 采用黑匣子专利技术

   在我们的控制器中有一个小缓存,专门用来缓存最新几十秒的数据,当监测到发生故障时,立刻将缓存的数据保存到内部的大容量存储器中,同时还将这些数据打包传给云服务器,实现黑匣子记录功能。当我们用手机或PC终端到服务器访问这些数据时,就可以像播放录像一样再现故障前一段时间的所有数据。以超过每秒一次的速度高速采集故障发生前一段时间的数据,真正实现远程故障诊断。

3、远程监测和控制

不管在全球任何地方,只要有网络,就可以采用手机或PC电脑远程监测发电机组的运行数据,控制发电机组的运行

‚除监测机组基本信息外,还可以监测励磁电压、电调输出电压、轴承温度、绕组温度等。更全面的监测只为精准检查机组的健康状况

4、手机端远程监控展示

采用摄像头嵌入技术,在远程可以清楚的看到云发电机组的现场环境,避免意外操作产生危险事件。

‚发电机组运转的实时状态数据动态显示,清楚了解当前发电机组运行状态。

ƒ实时显示发动机各项详细数据,了解发动机实时运行是否正常。

④实时显示发电机各项详细数据,了解发电机各项指数是否处于正常范围。

    发电机在电力系统中的重要性使发电机故障诊断的成为电力系统多年来的研究热点。经过多年的发展和累积,虽然对定子部分故障、转子部分故障和轴系故障不断提出了新的方法和技术,但对比电动机故障诊断和发电机故障保护领域的研究进展,发电机故障诊断距离进入到实际应用还很远。主要有三个原因导致了这样的局面1)作为电力系统的供电电源,发电机的各种参数、设备结构和运行工况比电动机更复杂,因此需要进行更多地研究。(2)一些学者为了研究而研究,没有对发电机现场运行情况进行更加细致地了解,没有认清发电机故障诊断的本质,造成实际应用前景不明。(3)在发电机故障诊断领域缺乏严格的理论体系。发电机故障诊断的研究对象应该侧重于定子绕组单相接地和转子绕组匝间短路等故障。分析故障和提取有效的故障特征是研究的侧重点。根据研究方法,应针对各种类型故障建立故障模型,进行仿真研究以及试验验证。因此,故障诊断技术的发展方向在于有效地提取故障特征,并进行故障分析。



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