【摘要】 本发明公开了属于机械振动状态监测与故障诊断领域的的一种大型汽轮发电机组油膜涡动故障实时诊断方法。涉及大型汽轮发电机组振动状态实时在线自动监测通过采集汽轮机组转子轴振动信号，对振动数据进行必要的数据预处理。判断机组轴系转速小于2倍转子第一临界转速。进一步结合FFT(快速傅立叶变换)频谱分析方法，对轴振振动数据进行轴振低频振动主频率单一性验证、轴振半频振动主频率条件验证、轴振半频振动幅值条件验证等实时定量计算分析。在上述实时定量计算分析基础上，结合各项验证结果，自动实时在线诊断机组是否发生油膜涡动故障。本发明具有方法科学，结论可靠，能够实现自动实时在线监测、诊断故障等优点。 微信 【专利类型】发明授权 【申请人】华北电力大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】102206 北京市德胜门外朱辛庄华北电力大学 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】昌平区 【申请号】CN200810227584.0 【申请日】2008-11-28 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101430239B 【公开公告日】2010-08-18 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101430239B 【授权公告日】2010-08-18 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G01M7/02; G01M15/00 【发明人】宋光雄 【主权项内容】一种汽轮发电机组油膜涡动故障实时在线诊断方法，其特征是，它包括：(a)数据采集及预处理，采集汽轮机组转子轴振动信号以及振动信号分析处理需要的键相信号；进一步根据采集得到的振动信号，计算分析得到轴相对振动通频振幅；(b)机组转子实时运行转速条件验证，实时计算分析机组轴系实时运行转速与转子的第一临界转速的比值，定量判定机组是否具备与转速相关的油膜涡动故障发生必要条件；(c)轴振低频振动主频率单一性验证，依据转子的轴相对振动数据，结合快速傅立叶变换(FFT)频谱分析方法，实时计算分析轴振动低频振动频段内的主频率值波动情况，经过相关定量计算，判定轴振低频振动主频率单一性是否显著；(d)轴振半频振动主频率条件验证，依据转子的轴相对振动数据，结合快速傅立叶变换频谱分析方法，定量分析预先设定的低频振动频段内振动主频率与轴系实时运行转速频率的数值关系及变化情况，判定轴相对振动的低频振动主频率与轴系实时运行转速频率是否具备半速关系；(e)轴振半频振动幅值条件验证，结合轴相对振动数据的FFT频谱分析结果，实时计算分析轴振动的半频振动振幅与相对轴振通频振幅的比值及变化情况，判定轴振动的半频振动幅值是否显著；(f)机组油膜涡动故障识别诊断，结合轴振低频振动主频率单一性验证、轴振半频振动主频率条件验证和轴振半频振动幅值条件验证3项验证的结果，综合判断得出大型汽轮发电机组是否发生油膜涡动故障的结论。 【当前权利人】华北电力大学 【当前专利权人地址】北京市德胜门外朱辛庄华北电力大学 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】1210000040000983X8 【家族被引证次数】33
