專利名稱：汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明屬于旋轉(zhuǎn)機械振動狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)領域，尤其涉及一種汽輪發(fā)電 機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法。
背景技術(shù)：
汽流激振是由蒸汽激振力誘發(fā)并在汽輪機高(中)壓轉(zhuǎn)子上產(chǎn)生的一種自激振動 現(xiàn)象。根據(jù)汽流激振機理和國外大機組的運行經(jīng)驗，汽流激振問題更容易發(fā)生在高參數(shù)、大 容量汽輪機的高壓轉(zhuǎn)子上，尤其是超臨界機組高壓(或高中壓)轉(zhuǎn)子容易發(fā)生汽流激振，致 使軸系失穩(wěn)。由于高參數(shù)機組隨著汽輪機蒸汽參數(shù)的提高，會導致高壓缸進汽密度增大、流 速提高，蒸汽作用在高壓轉(zhuǎn)子上的切向力對動靜間隙、密封結(jié)構(gòu)以及轉(zhuǎn)子與汽缸對中度的 靈敏度提高，增大了作用在高壓轉(zhuǎn)子的激振力。這些將使得軸系穩(wěn)定性降低，嚴重時會誘發(fā) 高壓轉(zhuǎn)子失穩(wěn)，產(chǎn)生很大的突發(fā)性低頻振動。因為，汽流激振力近似地正比于機組的功率， 故由汽流激振引起的不穩(wěn)定振動就成為限制超臨界壓力機組出力的重要因素，帶負荷工況 運行時因振動大引起的跳機故障或被迫限制負荷運行，直接影響了機組的可用率。機組發(fā)生汽流激振故障，經(jīng)常表現(xiàn)為低頻振動突然變大并且汽流機組故障經(jīng)常發(fā) 生在機組的高負荷階段，從而判別低頻振動與機組功率的關聯(lián)性具有重要的工程意義。汽 輪發(fā)電機組軸系轉(zhuǎn)子低頻振動變大與機組功率遞增的相關性分析工作，通常由具有一定現(xiàn) 場運行經(jīng)驗的專業(yè)人員完成，由此帶來分析結(jié)果客觀性較差、對人員的主觀性依賴程度較 高等問題，并且無法做到轉(zhuǎn)子低頻振動與機組功率遞增相關性的實時自動在線監(jiān)測、分析 及判別。因此，提出一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與機組功率遞增相關性分析方法就顯得十 分重要。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，提供一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方 法，對機組功率遞增與低頻振動增強的相關性進行實時自動在線監(jiān)測、分析及判別，提高轉(zhuǎn) 子低頻振動增強與機組功率遞增相關性分析工作的效率和準確度，從而保證汽輪發(fā)電機組 的安全運行。技術(shù)方案是，一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其特征是 所述方法包括下列步驟步驟1 設定終止時刻TN，第一起始時刻T1、第二起始時刻T2、第一步進長度、和 第二步進長度t2 ；步驟2 從第一起始時刻T1起，到終止時刻Tn止，每隔第一步進長度t1;采集并存 儲當前時刻機組功率數(shù)據(jù)；從第二起始時刻T2起，到終止時刻Tn止，每隔第二步進長度t2， 計算當前時刻低頻振動幅值熵并存儲；步驟3 按照機組功率數(shù)據(jù)存儲的先后順序，將機組功率數(shù)據(jù)排成機組功率數(shù)據(jù) 序列，并計算機組功率數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)；同時，按照低頻振動幅值熵存儲的先后順序，將低頻振動幅值熵排成低頻振動幅值熵序列，計算低頻振動幅值熵序列的遞增趨勢參 數(shù)以及低頻振動幅值熵序列的變化偏度參數(shù)；步驟4 判斷機組功率數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)是否大于第一設定閾值并且Tn時 刻的機組功率數(shù)據(jù)是否大于第二設定閾值，如果是，則機組功率遞增趨勢實時驗證通過；同 時，判斷低頻振動幅值熵序列的遞增趨勢參數(shù)是否大于第三設定閾值并且低頻振動幅值熵 序列的變化偏度參數(shù)是否大于第四設定閾值，如果是，則低頻振動幅值熵突變性實時驗證 通過；步驟5 判斷機組功率遞增趨勢實時驗證與低頻振動幅值熵突變性實時驗證是否 都通過，如果是，則判定機組功率遞增與低頻振動增強的相關性明顯；否則，判定機組功率 遞增與低頻振動增強的相關性不明顯。所述計算當前時刻低頻振動幅值熵具體包括步驟101 實時采集汽輪發(fā)電機組轉(zhuǎn)子一側(cè)的軸相對振動信號、轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速信號 以及鍵相信號；步驟102 利用快速傅立葉變換頻譜分析方法，計算每一采集時刻從低頻到高頻 的振動頻率所對應的振動幅值序列；步驟103 從所述振動幅值序列中，截取所有小于機組工作轉(zhuǎn)速頻率的振動頻率 所對應的振動幅值，得到最終振動幅值序列；步驟104 利用公式
權(quán)利要求
1.一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其特征是所述方法包括下 列步驟步驟1 設定終止時刻TN，第一起始時刻T1、第二起始時刻T2、第一步進長度、和第二 步進長度t2 ；步驟2 從第一起始時刻T1起，到終止時刻Tn止，每隔第一步進長度t1;采集并存儲當 前時刻機組功率數(shù)據(jù)；從第二起始時刻T2起，到終止時刻Tn止，每隔第二步進長度t2，計算 當前時刻低頻振動幅值熵并存儲；步驟3 按照機組功率數(shù)據(jù)存儲的先后順序，將機組功率數(shù)據(jù)排成機組功率數(shù)據(jù)序列， 并計算機組功率數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)；同時，按照低頻振動幅值熵存儲的先后順序，將 低頻振動幅值熵排成低頻振動幅值熵序列，計算低頻振動幅值熵序列的遞增趨勢參數(shù)以及 低頻振動幅值熵序列的變化偏度參數(shù)；步驟4 判斷機組功率數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)是否大于第一設定閾值并且Tn時刻的 機組功率數(shù)據(jù)是否大于第二設定閾值，如果是，則機組功率遞增趨勢實時驗證通過；同時， 判斷低頻振動幅值熵序列的遞增趨勢參數(shù)是否大于第三設定閾值并且低頻振動幅值熵序 列的變化偏度參數(shù)是否大于第四設定閾值，如果是，則低頻振動幅值熵突變性實時驗證通 過；步驟5 判斷機組功率遞增趨勢實時驗證與低頻振動幅值熵突變性實時驗證是否都通 過，如果是，則判定機組功率遞增與低頻振動增強的相關性明顯；否則，判定機組功率遞增 與低頻振動增強的相關性不明顯。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其 特征是所述計算當前時刻低頻振動幅值熵具體包括步驟101 實時采集汽輪發(fā)電機組轉(zhuǎn)子一側(cè)的軸相對振動信號、轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速信號以及 鍵相信號；步驟102 利用快速傅立葉變換頻譜分析方法，計算每一采集時刻從低頻到高頻的振 動頻率所對應的振動幅值序列；步驟103 從所述振動幅值序列中，截取所有小于機組工作轉(zhuǎn)速頻率的振動頻率所對 應的振動幅值，得到最終振動幅值序列；步驟104 利用公式
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其 特征是所述計算機組功率數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)具體包括步驟201 計算機組功率數(shù)據(jù)序列的順序數(shù)；步驟202 利用公式Ipu = SpVSfull計算機組功率數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)；其中，Spu 是機組功率數(shù)據(jù)序列的順序數(shù)，Sfull是計算機組功率數(shù)據(jù)序列的順序數(shù)最大值，Sfull = m (m-1) /2，m是機組功率數(shù)據(jù)序列中的數(shù)據(jù)個數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其特征是所述計算低頻振動幅值熵序列的遞增趨勢參數(shù)具體包括步驟301 計算低頻振動幅值熵序列的順序數(shù)；步驟302 利用公式IE = SE/Sfull計算低頻振動幅值熵數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)；其中， Se是低頻振動幅值熵序列的順序數(shù)，Sfull是低頻振動幅值熵序列的順序數(shù)最大值，Sfull = η(η-1)/2, η是低頻振動幅值熵序列中的數(shù)據(jù)個數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性 分析方法，其特征是所述計算低頻振動幅值熵序列的變化偏度參數(shù)利用公式
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其 特征是所述第一設定閾值為0. 8。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其 特征是所述第二設定閾值為200MW。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其 特征是所述第三設定閾值為0. 7。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法，其 特征是所述第四設定閾值為1。
全文摘要
本發(fā)明屬于旋轉(zhuǎn)機械振動狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)領域，尤其涉及一種汽輪發(fā)電機組低頻振動與功率遞增相關性分析方法。包括每隔第一步進長度，采集并存儲當前時刻機組功率數(shù)據(jù)；每隔第二步進長度，計算當前時刻低頻振動幅值熵并存儲；計算機組功率數(shù)據(jù)序列的遞增趨勢參數(shù)；計算低頻振動幅值熵序列的遞增趨勢參數(shù)以及低頻振動幅值熵序列的變化偏度參數(shù)；判斷機組功率遞增趨勢實時驗證與低頻振動幅值熵突變性實時驗證是否都通過，如果是，則判定機組功率遞增與低頻振動增強的相關性明顯；否則，判定機組功率遞增與低頻振動增強的相關性不明顯。本發(fā)明實現(xiàn)了機組功率遞增與低頻振動增強的相關性自動實時在線監(jiān)測和判別。
文檔編號G01H17/00GK102103037SQ201010564748
公開日2011年6月22日 申請日期2010年11月24日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月24日
發(fā)明者宋光雄 申請人:華北電力大學