一、200MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统（论文文献综述）
张玉皓[1]（2021）在《汽轮发电机组扭振故障分析及在线监测的研究》文中认为汽轮发电机组是电力生产的主要设备,作为能量转换和输出的中间环节,其轴系在蒸汽和电磁力矩的作用下产生弹性角变形和扭转振动,可能诱发轴系疲劳损伤。本文以轴系弯扭振动模型为基础,通过在线工作变形分析评估轴系安全性,提出了更加准确的扭振测量方法,开发了扭振监测和安全性分析系统,研究成果有助于避免扭转振动故障造成机组严重损伤、提高机组运行安全性。首先,分析并建立叶盘系统的动力学模型并进行固有特性分析,利用动能等效方法,给出了长叶片轴段在扭振建模中的刚性盘等效条件。推导了Timoshenko弯扭梁轴单元模型,系统模型考虑了弹性支承、刚性支承的影响,以及陀螺力矩的作用,建立了轴-盘-支承系统的有限元模型,通过仿真分析了轴系的弯扭振动固有特性。利用矢量叠加原理构建轴截面同步旋转向量,用于分析旋转轴系扭振或弯扭振动的调制特征。其次,通过轴系危险截面与典型结构应力分析相结合的方式开展轴系的安全性分析。利用惯性单元和弹性单元建立的轴系扭振模型,进行轴系截面安全性分析;对于轴系典型结构,利用内嵌有限元工具组件的方式,建立典型结构的有限元模型,导入实测扭转载荷数据,对典型轴系部件进行在线应力分析。实现轴系危险截面与典型部件结构的安全性分析。再次,考虑到旋转运动和扭转振动具有相同的物理量纲,可实现转角和扭角的同源测量,提出了广义增量编码器模型的扭振测量方法。利用编码盘半周期角序重构,不改变整周期分度角的特点,提出了双周期的瞬时角速度计算方法,该方法可以在硬件条件不变的情况下增大一倍扭振信号采样率,避免带宽闲置现象。并从信号采样的角度解释了扭振信号的非对称失真和非对称采样的现象。分析了位移测量型的增量编码器的输出调频-调幅信号的形成机理,提出了等周期高差测距型编码器模型用以实现弯扭振动的测量方法。通过仿真和实验的方式对上述方法的正确性和有效性进行了验证。最后,结合核电汽轮机组的扭振监测与分析的工程应用需求和已有的工程经验,整合本文研究内容进行了工程技术的转化。研发了汽轮发电机组的轴系扭振在线监测与分析的成套装置。为了适应不同类型的扭振监测需求,引入数据中台和组态页面的开发模式,并采用时序数据库重新构建了数据结构和数据管理平台,通过功能与数据灵活组合配置,实现扭振监测装置的功能扩展。
张永明[2]（2021）在《汽轮发电机组健康状态监测与智能故障诊断技术研究》文中研究说明汽轮发电机组作为电力系统中极为关键的大型旋转机械设备,对安全性、稳定性以及寿命的要求非常高,如果出现意外故障,会造成人员伤害或严重的经济损失,因此为了提高汽轮发电机组运行的安全性与可靠性,对其故障进行准确的诊断和预测具有重要的工程实用价值。设计开发状态监测与智能故障诊断系统是保证机组在不停机的状态下平稳运行的主要手段,有助于技术人员对机组产生的故障进行监测和维护。本文基于UML系统建模方法开发了汽轮发电机组健康状态监测与智能故障诊断系统,提出了多源异构本体知识表示方法及关联案例推理机制,对系统知识库的构建和推理机的设计进行了深入的研究。论文主要内容与贡献总结如下:（1）构建了基于UML系统建模方法的状态监测与智能故障诊断系统模型。针对汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统功能多样、结构复杂、开发周期长等问题,考虑UML建模方法具有拓展性强、通用程度高、开发周期短等特点,设计了基于UML的汽轮发电机组状态监测与智能故障诊断系统模型,包括机组的总体架构、系统用例模型、功能分解模型、系统静态类模型、系统状态模型、系统交互模型及组件部署模型。（2）提出了汽轮发电机组多源异构知识本体建模与融合的方法。利用Protégé软件构建了汽轮发电机组的全局本体和局部本体,详细说明了建模的方法与步骤,改进了知识融合的算法与多源知识检索的过程,通过多源知识的检索过程证明了所建本体知识模型的正确性。利用机械故障模拟实验台（MFS）模拟了汽轮发电机组转子的不同故障,验证了知识融合算法的可行性与有效性。（3）设计了基于本体和关联案例推理机制。针对本体推理结果不完善,推理效率低等问题,利用Protégé自带的推理机Fa CT++进行初步推理,根据本体推理结果再进行案例分层检索。结合案例检索的全局相似度和局部相似度算法,设计了故障诊断系统推理机,提高了系统诊断的准确性和高效性,通过推理机制给出了故障的合理解决方案,实现了汽轮发电机组从“故障属性输入”到“解决方案输出”的全过程。（4）开发了汽轮发电机组健康状态监测与智能故障诊断系统。利用本体编辑器构建了知识库和完成了初步推理,使用SQL Server储存了机组传送过来的数据和长期积累的故障案例,通过MATLAB封装了相关图谱绘制算法、特征提取算法和关联案例推理算法,结合UML系统模型,开发了汽轮发电机组健康状态监测与智能故障诊断系统。通过系统性能调试验证了此系统能够为汽轮发电机组故障诊断提供可行的解决方案,保证了机组健康运行。
刘涛[3]（2020）在《汽轮发电机组振动故障诊断模型构建及运用》文中进行了进一步梳理汽轮发电机组是电力生产的核心设备,它能否安全、稳定、可靠地运行,对本单位的安全、经济等考核指标至关重要。汽轮发电机组一旦出现重大故障,不仅对企业造成巨大的经济损失,而且可能会对社会造成极坏的影响,甚至可能会上升为政治事件。汽轮发电机是高速旋转机械,运行中不可避免地会出现振动。当振动超出限值时就会影响机组的稳定运行,过大的振动有时可能造成机组发生灾难性的事故。因此,振动是衡量机组可靠性的重要安全性能指标。目前,大容量、高参数机组已经成为国内主力机组,随着机组结构越来越复杂、轴系长度不断增加和运行蒸汽压力、温度不断提高,机组在启动、停运和运行过程中很有可能出现很多全新的、疑难的振动问题。因此,对汽轮发电机组振动进行在线监测与故障诊断是电厂的一个非常重要的课题。本文以电厂汽轮发电机组振动故障案例为依托,融合语义本体技术和汽轮发电机组振动诊断技术展开了深入系统的研究,论文的主要贡献和创新性成果有:（1）构建了适用于汽轮发电机组振动诊断领域的知识模型。针对汽轮发电机组振动诊断领域术语繁杂、异构、表示和共用困难等问题,考虑了本体在振动诊断知识表示中的优势,改进了传统的七步法作为汽轮发电机组振动诊断本体的构建方法,弥补了其在本体评估和跟踪更新上的缺陷。根据本体的构建原则,借助Python网络爬虫技术来快速进行网络知识的收集整理,并基于此通过知识的构建存储改进,成功构建起了Protégé汽轮发电机组振动诊断领域本体,为振动诊断知识提供了明确的形式化表示方法。（2）验证了汽轮发电机组振动诊断本体的可行性和有效性。针对本体中可能存在的不一致现象,设计了基于Tableau算法的一致性检验算法对本体进行了检验。采用了SQI机械振动综合模拟实验台模拟了汽轮发电机组的不同振动,采集和分析了获取的振动信息,并通过实例对本体知识进行了推理测试。（3）提出了基于本体和案例推理的汽轮发电机组振动诊断方法。阐明了本体在案例表示中的优势,分析了案例表示的主要组成部分,量化了语义距离、语义深度和语义密度的数学模型,简化和改进了语义相似度算法,建立了基于语义和案例属性相似度算法的本体和案例推理分层检索模型,并且通过案例研究对振动诊断方法进行了验证。（4）基于已有软件的基础上,结合汽轮发电机组所表现出的主要故障,创造性的完成了系统开发框架及运行过程的合理处理,包括本体知识库、本体和案例推理检索模块的创建以及系统主要功能界面的设计。融合Protégé、Visual Studio C#和SQL Server实现了振动诊断系统的开发,提高了整个振动诊断过程的人机交互性,使得操作过程简洁高效。最后通过实例验证了系统可以为汽轮发电机组振动诊断提供决策支持,提高了振动诊断的效率,同时振动诊断准确率可达80%。
于凯[4]（2020）在《汽轮发电机组状态监测与故障诊断方法研究》文中进行了进一步梳理进入本世纪以来,随着我国能源结构不断调整,新能源装机容量逐年提升,未来大容量火电机组的运行工况将更为复杂。汽轮发电机组作为燃煤火力发电厂重要设备之一,其安全、可靠运行不仅关系到发电厂能否正常向电网输送电能,更关系到电网有功、无功的平衡以及电力系统的稳定。因此,加强对汽轮发电机组故障的在线监测与诊断就显得尤为重要。本文以作者长期在火力发电厂的工作经验为基础,结合工程实际案例对汽轮发电机组状态监测及故障诊断方法进行了深入研究。（1）在分析汽轮机原理的基础上给出了汽轮机几种典型振动故障的时域波形图和频谱分析图并研究了不同故障产生的原因及其对应的频率特征,为后续以振动信号为基础的汽轮机常见故障的在线监测与诊断奠定基础。（2）重点研究了发电机转子绕组匝间短路故障、定子绕组绝缘故障,总结了产生上述故障的原因和检测方法,并结合作者本人的工作经历对工程实际当中转子匝间短路故障的检测全过程进行了详细分析。（3）以汽轮机转子多传感器振动信号监测为基础,开展了汽轮机故障模式识别方法的研究。针对局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法中依旧存在一定程度的模态混叠和端点效应,提出采用自适应互补LMD方法对汽轮机振动故障信号进行分解并提取乘积函数能量熵作为特征量,采用遗传算法优化后的BP神经网络对汽轮机振动故障进行模式识别。通过LabView与MATLAB联合设计了基于振动信号的汽轮机状态监测与故障诊断系统,结合系统的工程应用情况及检修案例,验证了系统的可行性与有效性。（4）从工程实际当中的第一手资料入手,结合本单位机组两次大修经历,从技术和经济两个角度对600MW火力发电机组预防性维修状况进行深入量化分析;从状态监测具体内容对故障诊断的准确性、灵敏度及其经济性等多个方面,探讨开展状态维修的可行性,以及在现有技术水平、制度规定条件下开展汽轮发电机组状态维修可实现的内容。论文有图51幅,表27张,参考文献76篇。
杨楠[5]（2020）在《汽轮机智能诊断与健康管理关键技术研究》文中研究指明随着“中国制造2025”、“互联网+”、“新一代人工智能发展规划”等国家战略的提出,在人工智能技术的推动下,智慧电厂成为能源企业未来趋势。智能诊断与健康管理（Intelligent Diagnosis and Health Management,IDHM）技术,更是需要新一代人工智能技术的融入,用以辅助提高电厂对设备运行、诊断、维护的效率。当前关于故障诊断与维修决策的相关研究繁多,且各有特点。另一方面,又缺乏针对复杂系统构建IDHM技术体系的研究。导致当前各种新技术、新方法不能有效的被电厂认识和应用。由其是对汽轮机这类重大设备,其本身具有故障模式复杂、监测信息少、故障样本稀缺、诊断知识祭奠丰富等特点,需要有针对性的运用IDHM技术解决传统问题,同时,灵活的运用经验知识使IDHM技术更具智慧。因此,本文立足于IDHM是辅助运维人员发现异常、排除故障、降低风险的初衷,以汽轮机组这类重大设备为例,在总结其故障诊断难点问题的基础上,开展综合利用经验知识和机器学习的IDHM关键技术研究。首先,结合汽轮机组故障诊断与维护过程中经验知识依赖性强、知识重用性高、知识数据非结构化等特点,基于设备树分析、故障模式与影响分析和故障树分析方法,总结了故障机理的分析方法和步骤。基于知识图谱和本体理论,对具有复杂关系结构的诊断知识,提出了故障诊断知识图谱的构建流程。并以核电汽轮机例,建立了故障诊断知识图谱。通过采用知识图谱对诊断知识进行存储和表达,减少了系统中知识数据的冗余,提高了IDHM系统对知识数据的管理效率。其次,在总结汽轮机故障诊断常用的状态数据故障特征的基础上,对趋势型征兆和频谱型征兆的识别方法进行了研究。提出了一种与经验相结合的序列数据趋势特征量化方法,弥补了以往汽轮机故障诊断中对趋势型征兆识别方法的不足。基于汽轮发电机组振动故障发生时,激振力在非线性系统中传播的原理,提出了一种基于提取振源方向的频谱识别方法,相比传统方法,频谱识别准确率得到较大提高。本文基于汽轮机故障机理知识开展的征兆识别方法研究,弥补了当前汽轮机故障诊断中对趋势型征兆和频谱识别的不足,有助于IDHM系统实现自动征兆识别,提高系统诊断效率。再次,为了弥补征兆识别方法存在误报率和漏报率的情况,以及机器学习方法无法进行知识推理,得到故障原因和维修建议的缺陷,本文对故障隔离、故障诊断和故障严重程度评估方法进行了研究。本文提出了基于图数据库搜索技术的故障隔离方法,以解决由于测点冗余、征兆信息过剩、诊断知识重用造成的诊断目标范围过大的问题。通过故障隔离,也极大的缩小了后续故障诊断的目标范围。为进一步推理故障发生可能性,在提出故障因果网络概念的基础上,将知识图谱中的故障诊断知识转化为可进行模糊推理的贝叶斯网络（Bayesian Network,BN）诊断模型。基于在线征兆和人工排查信息实现了诊断系统与维修人员工作的交互式推理。为综合评估设备当前运行风险水平和优化故障排查顺序,提出了故障链严重程度计算方法,从多个角度综合评估诊断网络中的可能故障链,使维修建议可在较少维修次数下快速降低设备运行风险水平。最后,本文在上述研究的基础上,通过对核电汽轮机IDHM样机系统的开发,设计和开发了 IDHM系统的架构、数据仓库以及各主要功能,使各项技术在功能和数据流转方面得以有效的融合。通过样机系统的开发与测试,验证了本论文研究内容的可行性与有效性。
王罗[6]（2020）在《水轮发电机励磁绕组匝间短路故障特征分析与故障识别》文中研究说明近年来我国可再生能源发展迅速,水力发电由于具有管理运行灵活和技术成熟等优势在可再生能源中占有重要地位,水轮发电机的装机容量和发电量逐年增加。大型水轮发电机结构复杂,且兼顾发电及电网调峰任务,运行负担较重,机组故障率呈上升态势。水轮发电机的励磁绕组长期伴随转子高速旋转,容易发生匝间短路故障。励磁绕组匝间短路初期故障特征不明显,如不及时处理故障可能会引发转子接地等更严重的故障,影响水轮发电机安全稳定运行。对于水轮发电机励磁绕组匝间短路故障目前缺少有效的在线监测方法,因此深入研究励磁绕组匝间短路的故障特征,提出准确性高的识别方法,对水轮发电机组具有重要意义。本文对水轮发电机励磁绕组匝间短路故障的励磁电流、温度场、热应力等特征进行详细研究,结合电气量分析研究水轮发电机匝间短路辨识,在多特征研究的基础上提出信息融合诊断方法,在水轮发电机匝间短路故障在线诊断的基础上提高励磁绕组短路故障的识别准确性。主要工作和取得的成果如下:水轮发电机绕组匝间短路转子电流及标准电流的计算分析。分析了励磁绕组发生匝间短路后水轮发电机励磁电流的情况,基于电机原理建立了电压,有功无功等的电气参数的数学模型,推导水轮发电机运行监测量与励磁电动势的关系式。提出了励磁电流计算的空载曲线反向计算法,通过反向计算空载特性曲线,得到水轮发电机励磁绕组正常条件下某特定运行状态的励磁电流计算标准值,通过匝间短路判据与实测励磁电流对比,结果可以反映发电机匝间短路故障及故障程度。绕组匝间短路故障转子磁极温度等热特性的研究。建立水轮发电机转子磁极的三维有限元模型,根据水轮发电机情况提出相关的假设条件,计算了励磁绕组匝间短路故障发生前后的转子磁极温度场及热应力,并总结故障时磁极温度场和热应力的变化规律。改变模型的相关参数,建立不同短路程度和不同短路位置的模型,进一步计算分析了励磁绕组匝间短路程度和位置不同对水轮发电机磁极温度场及热应力的影响规律。提出一种基于Volterra核辨识的水轮发电机励磁绕组匝间短路诊断方法。建立水轮发电机励磁绕组匝间短路故障非线性系统,分析定子分支电压和分支电流作为输入输出识别匝间短路的可行性,引入Volterra级数模型描述系统特征,通过辨识励磁绕组正常和故障状态下非线性系统传递关系的Volterra核函数的不同,来诊断励磁绕组匝间短路故障,并通过发电机的匝间短路故障实验验证了该方法正确性和有效性。提出的诊断方法具有较高的诊断精度,通过三阶核辨识实现水轮发电机励磁绕组匝间短路故障的识别。提出基于多源信息融合的水轮发电机励磁绕组匝间短路识别方法。将多源信息融合理论应用到水轮发电机励磁绕组匝间短路故障识别中,根据水轮发电机特点及传感器情况,选择短路故障特征量作为证据体,将水轮发电机匝间短路的多组故障特征证据体依据证据理论进行融合,降低传感器不确定性影响,提高匝间短路故障识别结论的置信度。进行发电机励磁绕组匝间短路故障实验,对比多特征量与单一特征量置信度,验证了多源信息融合在发电机励磁绕组匝间故障识别中的有效性。结果表明,基于多源信息融合的水轮发电机励磁绕组匝间短路故障识别方法减少了单一传感器所带来不确定性的影响,提升故障识别准确性。
张建伟[7]（2020）在《汽轮发电机轴承座振动问题研究》文中提出目前虽然由于环境污染问题及煤炭资源等问题,国家大力发展清洁能源,控制火电的装机容量,但汽轮发电机组仍然是我国目前主要电能来源,近年来仍然有很多大容量的汽轮发电机组投入使用。汽轮发电机组作为大型高转速机械,振动问题是不可避免的,特别是近年来机组的单机容量越来越大,机组结构更加复杂,产生振动故障的因素也越来越多。本研究主要针对汽轮发电机轴承座自身结构形式及安装对汽轮发电机而导致轴瓦和轴承座本身振动问题,以及由于轴承振动而引起的汽轮发电机轴振和基础振动等问题,分别针对不同容量汽轮发电机,不同结构形式的轴承座进行对比研究,明确汽轮发电机轴承座结构刚度所需满足的标准,以及其安装过程中应注意的事项。轴承座振动问题的研究主要有两个方向,一方面是利用数学公式及有限元仿真软件进行理论分析,另一方面通过机械式偏心激振器来激励轴承座,通过测量它的振幅值来计算求得轴承座的刚度及固有频率。随着近年来有限元分析软件的快速发展,以及各种快速傅里叶分析仪器的出现,使得轴承座刚度及固有频率无论是计算方面还是实际测量方面都有了更加精确的结果。虽然现在两个方向的发展速度都十分迅速,但是两方面的发展仍未有机的结合,有限元的计算由于边界条件无法获取准确的基础刚度,所以与实测的数据仍存在一定的偏差。同样,真机在试验台上时轴承座的连接方式与刚度和真实运行时也存在着偏差,因此,导致了目前很多汽轮发电机组在计算和试验阶段满足标准要求的情况下,仍然出现了很多轴承座振动偏大的问题。本研究针对目前出现轴承座振动问题的不同容量,不同结构形式的轴承座的汽轮发电机组,通过测试数据分析其振动的原因,并了解其解决振动的相关方案,继而指导仿真计算的边界条件,使其计算结果更加接近真实运行工况,并进一步指导汽轮发电机轴承座结构的设计,使其能够从设计阶段避免轴承座出现振动问题。
朱旻[8]（2020）在《旋转机械转子渐进式弯曲及其引发的振动研究》文中进行了进一步梳理近年来出现了多起大型汽轮发电机组因转子发生渐进式弯曲导致振动发散的案例,严重影响机组安全运行。研究旋转机械转子渐进式弯曲及振动响应,对现场故障诊断与治理有现实意义。首先,建立外力作用下转子渐进式弯曲计算模型,以某燃机负荷短轴和汽轮机高中压转子为研究对象,分析了蠕变弯曲影响因素。在外力长时间作用下,转子在弹性变形上会叠加一个蠕变变形。随着时间的发展,蠕变变形量增大并趋向于以恒定速率变化。蠕变变形与外力大小呈非线性。作用时间越长,外力越大,蠕变现象越明显。建立了转子弯曲与质量不平衡耦合作用下有限元动力学模型。分析了某高中压转子在纯弯曲、纯质量不平衡及弯曲与质量不平衡耦合作用下振动响应特性。耦合作用下,当转子弯曲与质量不平衡夹角为0°,两者完全正向叠加;当夹角为180°,弯曲与质量不平衡作用相互抵消,出现“倒临界”现象,相位出现波动。其次,搭建了转子试验台以研究转子蠕变弯曲及渐进式振动现象。当轴系中部存在不平衡时,两侧配重在短时间内可以取得较好效果。运行一段时间后,停机过程振动明显大于启机。经测量,停机后转子弯曲量明显变大。分析认为,在中部不平衡量及两端配重的共同作用下,转子发生不可恢复的蠕变变形,引发转子渐进式振动现象。最后,针对某大型汽轮发电机组高中压转子渐进式振动现象,从转子蠕变弯曲的角度给出解释。转子两端配重后,在中部不平衡量及配重三力所产生的弯矩作用下,转子会发生渐进式弯曲,该弯曲变形不可恢复,导致停机过程过临界振动不断爬升,出现渐进式振动的现象。蠕变引起的渐进式弯曲呈一阶振型,对振动的影响主要表现在临界转速附近区域。现场试验表明,在失衡面上进行配重,可以减小振动并抑制弯曲发展,动平衡试验应尽可能在转子的失衡面上进行。
周子健[9]（2020）在《基于汽轮发电机组轴承振动检测的轴系扭转振动监测技术》文中研究说明作为发电系统的主要生产设备,汽轮发电机组的安全稳定运行在整个发电流程中,扮演着不可或缺的角色。随着单元机组容量的增大和机组结构的更加复杂,设备的故障类别和故障率显着增加,并且故障产生的后果更加严重。轴系扭转振动就是其中一个还没有得到较好解决的问题。轴系扭振故障在早期具有一定隐秘性,使得准确监测和判别扭振故障成为一项很困难的事;现有的轴系扭振检测手段存在实时性不强、设备成本高,监测结果准确度不高的问题。因此,对于轴系扭振监测技术的研究很有必要。本文旨在探寻一种设备成本低、现场测试方便、监测结果准确可靠的新型扭振监测方法,并以此开发出一套适用于工程实际的扭振监测与诊断系统。本文研究工作主要包括如下三个方面:（1）基于转轴振动与轴瓦振动之间的关系,提出了一种从轴承座振动信号提取扭振成分的汽轮发电机组轴系扭振监测方法;以幅值谱分析和相位差散点分析作为故障判别评价的指标,建立了扭振故障判别的理论模型。研究结果表明:与现有扭振测量手段相比,该理论方法具有传感器少、安装方便、成本低、实时性强、测量准确可靠的优势。（2）基于LabVIEW的开发环境,开发了一套轴系扭振监测诊断软件。该应用软件包括信号采集、信号处理、数据读写、扭振特征提取、扭振故障判别和特征指标输出等多个功能模块。构建起了一套轴系扭振监测诊断系统,该系统由硬件设备和前述应用软件集成而来。（3）开展了轴系扭振监测实验研究和现场试验研究。在实验室的模拟转子试验台上,采用多转速工况下甩驱动力矩的扭振激励方式获取扭振信号成分;在发电厂现场采集到汽轮发电机组甩负荷故障数据获取扭振成分,共同对扭振监测诊断系统的性能进行了验证。研究结果表明,本文所开发的轴系扭振监测诊断系统具有现场适应性强、数据准确可靠的特点。
杨国昌[10]（2020）在《汽轮发电机转子振动故障分析及处理方案研究》文中研究指明当前,我国的汽轮发电机事业正朝着大机组和多样化的方向发展。总装机容量和单机容量等方面实现了跨越式发展,但同时也带来了制造、运行、检修等诸多方面的不足和滞后。我们需要总结过往的经验,同时开拓新的思路,利用新的科技技术,分析并解决汽轮发电机所存在的问题,确保汽轮发电机这一重要电力设备安全、稳定、可靠的运行。本文从旋转机械振动的理论入手,由浅入深第总结了与汽轮发电机转子振动系统相关的有阻尼的强迫振动系统的理论分析,在该振动系统中汽轮发电机转子激振力来自于转子旋转中存在的不平衡力,不平衡力主要为转子质量不平衡力与不平衡的磁拉力,因此,转子所受激振力大小与不平衡力大小有关,激振力的频率与发电机转子转速有关,国内火电机组大部分工作频率为50Hz,发电机转子的工作阻尼主要来自于轴承位置。对于汽轮发电机转子振动问题还需要从转子动力学的理论基础进行分析,研究汽轮发电机转子的动态特性,分析转子由质量不平衡和不平衡的磁拉力而产生的激振力,在此基础上研究分析汽轮发电机临界转速以及转子在临界转速下的动态响应。由于近年来有限元仿真分析软件在工业上的推广,目前大多数的工程问题均能借助有限元仿真分析软件来完成,作为汽轮发电机转子重要的动态特性,汽轮发电机转子临界转速的计算在有限元仿真分析中已经具有完整的计算规范,和响应的考核标准,本文详述了当前汽轮发电机生产厂家在设计阶段对发电机转子临界转速的计算考核流程。同时,针对可能影响汽轮发电机临界转速的主要因素通过控制变量法来讨论,明确每项因素最终将对汽轮发电机转子临界转速计算结果造成怎样的影响。通过本人多年来为火电站分析并处理相关转子振动问题的经历,对汽轮发电机转子振动故障的原因进行了分类,同时针对各种故障原因给出了响应的分析过程和处理方案,并通过列举其中一个国内真实案例来具体阐述汽轮发电机转子振动故障处理的过程和方法。
二、200MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、200MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统（论文提纲范文）
（1）汽轮发电机组扭振故障分析及在线监测的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轴系扭振系统特性的研究现状 |
| 1.2.2 汽轮发电机组扭振响应分析及安全性评价的研究现状 |
| 1.2.3 振动测量原理及方法的研究与应用现状 |
| 1.2.4 汽轮发电机组扭振在线监测装置的研究及应用现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与技术路线 |
| 第2章 轴系振动系统建模及固有特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 叶盘振动系统固有特性分析 |
| 2.2.1 叶盘振动系统模型 |
| 2.2.2 叶盘振动系统固有特性分析 |
| 2.2.3 叶盘结构的刚性盘等效方法 |
| 2.3 轴-盘-支承振动系统特性分析 |
| 2.3.1 轴-盘-支承系统的基本单元模型 |
| 2.3.2 轴-盘-支承系统的有限元模型及固有特性分析 |
| 2.3.3 基于旋转向量的轴系振动分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 汽轮机组轴系扭振响应及安全性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 汽轮发电机组轴系的扭振响应分析 |
| 3.2.1 轴系扭振响应分析方法 |
| 3.2.2 蒸汽和电磁力矩计算 |
| 3.3 汽轮发电机组轴系扭振安全性分析 |
| 3.3.1 危险截面的确定 |
| 3.3.2 轴系典型结构在扭振作用下的应力分析 |
| 3.3.3 转轴扭转疲劳损伤评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 增量编码器在扭振在线监测中的研究与应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 广义增量编码器瞬时角速度计算的扭振测量 |
| 4.2.1 广义增量编码器模型及瞬时角速度计算方法 |
| 4.2.2 扭振信号提取方法的适用条件 |
| 4.2.3 扭振信号在线提取流程与仿真分析 |
| 4.3 等周期高差测距型增量编码器的弯扭振动测量 |
| 4.3.1 等周期高差测距型增量编码器模型 |
| 4.3.2 瞬时角速度对弯振频率的调制许用条件 |
| 4.3.3 弯扭振动提取流程及仿真分析 |
| 4.4 弯扭振动测量的试验验证 |
| 4.4.1 增量编码器瞬时角速度计算的扭振测量实验 |
| 4.4.2 等周期高差测距型增量编码器弯扭振动测量实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 扭振在线监测装置的开发与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 扭振在线监测装置的工程设计与开发 |
| 5.2.1 总体构架设计 |
| 5.2.2 功能设计与技术开发 |
| 5.2.3 硬件平台的工程设计 |
| 5.2.4 软件与数据平台的工程设计 |
| 5.3 扭振在线监测装置功能测试及应用 |
| 5.3.1 性能测试与功能验证 |
| 5.3.2 工程应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）汽轮发电机组健康状态监测与智能故障诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的来源 |
| 1.2 课题的研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 汽轮发电机组状态监测与故障诊断的国内外研究现状 |
| 1.3.2 基于UML系统建模方法的国内外研究现状 |
| 1.3.3 基于本体知识表示方法的国内外研究现状 |
| 1.3.4 基于案例推理的故障诊断国内外研究现状 |
| 1.4 课题的研究目标和研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第2章 汽轮发电机组典型故障原理分析及处理技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 600MW亚临界汽轮发电机组的基本结构 |
| 2.3 汽轮发电机组典型故障分析及处理 |
| 2.3.1 汽轮发电机组转子质量不平衡 |
| 2.3.2 汽轮发电机组转子不对中故障 |
| 2.3.3 汽轮发电机组动静碰磨振动故障 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 汽轮发电机组状态监测与智能故障诊断系统建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 UML理论研究 |
| 3.2.1 UML建模 |
| 3.2.2 UML核心元素 |
| 3.2.3 UML建模流程和工具 |
| 3.3 机组总体架构 |
| 3.3.1 汽轮发电机组数据处理中心的功能 |
| 3.3.2 状态监测与故障诊断系统的功能 |
| 3.3.3 诊断算法研究中心的功能 |
| 3.4 状态监测与故障诊断系统静态建模 |
| 3.4.1 系统三层架构 |
| 3.4.2 系统用例模型 |
| 3.4.3 系统类图 |
| 3.4.4 系统功能分解 |
| 3.5 状态监测与故障诊断系统动态建模 |
| 3.5.1 系统状态模型 |
| 3.5.2 系统交互模型 |
| 3.6 系统组件部署 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 智能故障诊断系统的知识库构建和推理机设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 汽轮发电机组多源异构知识的选择与融合 |
| 4.2.1 多源异构知识的选择 |
| 4.2.2 多源异构知识的融合 |
| 4.3 汽轮发电机组多源异构本体知识建模 |
| 4.3.1 汽轮发电机组全局本体的构建 |
| 4.3.2 汽轮发电机组局部本体的构建 |
| 4.3.3 汽轮发电机组全局本体与局部本体间映射 |
| 4.4 汽轮发电机组知识融合实例验证 |
| 4.5 基于本体和关联案例推理机制的设计 |
| 4.5.1 本体推理 |
| 4.5.2 关联案例推理 |
| 4.5.3 本体和关联案例集成推理方法的评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 状态监测与智能故障诊断系统的开发与性能测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发关键技术 |
| 5.2.1 动态链接库的生成方式 |
| 5.2.2 MATLAB的嵌入与捕捉 |
| 5.2.3 状态监测模块中实时显示机组数据技术 |
| 5.2.4 封装SqlHelper类 |
| 5.3 系统数据库的设计 |
| 5.3.1 需求分析 |
| 5.3.2 概念结构设计 |
| 5.3.3 添加配置文件 |
| 5.4 系统功能开发 |
| 5.4.1 系统登录模块 |
| 5.4.2 状态监测模块 |
| 5.4.3 信号分析模块 |
| 5.4.4 故障诊断模块 |
| 5.5 实例验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及科研成果 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的科研项目 |
（3）汽轮发电机组振动故障诊断模型构建及运用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 汽轮发电机组故障诊断系统的国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 汽轮发电机组振动机理及其类型分析 |
| 2.1 汽轮发电机组振动相关部件分析 |
| 2.2 汽轮发电机组的振动分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 本体理论下汽轮发电机组振动诊断知识建模 |
| 3.1 汽轮发电机组振动诊断知识获取 |
| 3.2 本体理论研究 |
| 3.3 基于本体的汽轮发电机组振动诊断知识建模 |
| 3.4 汽轮发电机组振动诊断本体的一致性检验 |
| 3.5 基于本体的汽轮发电机组振动诊断推理实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于本体和案例推理的汽轮发电机组振动诊断 |
| 4.1 案例推理 |
| 4.2 基于本体和案例推理的振动诊断方法 |
| 4.3 汽轮发电机组振动诊断案例检索算法 |
| 4.4 系统模块实现及案例研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 汽轮发电机组振动诊断决策实现与验证 |
| 5.1 汽轮发电机组振动诊断系统的总体设计 |
| 5.2 系统实例验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）汽轮发电机组状态监测与故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 汽轮发电机组轴系结构 |
| 1.3 汽轮发电机组故障诊断技术研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 汽轮机典型故障分析 |
| 2.1 汽轮机常见故障分类 |
| 2.2 转子不平衡故障 |
| 2.3 转子不对中故障 |
| 2.4 轴承座松动故障 |
| 2.5 油膜振荡故障 |
| 2.6 转子裂纹故障 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 发电机典型故障分析 |
| 3.1 发电机常见故障类型 |
| 3.2 转子绕组匝间短路故障 |
| 3.3 静偏心故障 |
| 3.4 定子绕组绝缘故障 |
| 3.5 发电机故障诊断方法 |
| 3.6 故障案例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于自适应互补LMD方法的汽轮机振动故障分析 |
| 4.1 局部均值分解理论 |
| 4.2 基于ACLMD的汽轮机振动信号分解 |
| 4.3 基于乘积函数能量熵的特征提取 |
| 4.4 基于GA优化BP神经网络的汽轮机故障诊断实现 |
| 4.5 振动故障监测系统设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 发电机组状态检修方式探讨 |
| 5.1 常见的发电机组检修模式 |
| 5.2 计划性检修模式的综合分析和评价 |
| 5.3 状态检修方式的探讨 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）汽轮机智能诊断与健康管理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信息获取的研究现状 |
| 1.2.2 故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.3 设备健康管理的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 |
| 第2章 基于知识图谱的诊断知识获取与表达 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 故障机理分析方法与步骤 |
| 2.2.1 名词解释 |
| 2.2.2 设备树分析 |
| 2.2.3 故障模式及影响分析 |
| 2.2.4 故障树分析 |
| 2.2.5 基于Neo4j的知识图谱构建 |
| 2.2.6 故障机理分析步骤 |
| 2.3 诊断知识图谱的建立 |
| 2.3.1 知识图谱构建流程 |
| 2.3.2 类和实体属性定义 |
| 2.3.3 关系定义 |
| 2.4 核电汽轮机诊断知识图谱的构建 |
| 2.4.1 核电汽轮机设备树分析 |
| 2.4.2 汽轮机组故障机理分析 |
| 2.4.3 核电汽轮机诊断知识图谱 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 汽轮机典型故障征兆识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于模糊矢量映射的序列数据趋势型征兆识别 |
| 3.2.1 模糊矢量空间映射 |
| 3.2.2 案例验证 |
| 3.3 基于独立元空间重构的频谱类征兆识别 |
| 3.3.1 频谱中的方向概念 |
| 3.3.2 独立元空间重构方法 |
| 3.3.3 案例验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于知识图谱与贝叶斯网络的智能诊断与维修决策 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于知识图谱确定性推理的故障隔离 |
| 4.2.1 Cypher查询语句 |
| 4.2.2 基于图数据搜索的故障隔离 |
| 4.2.3 案例测试 |
| 4.3 基于贝叶斯网络不确定性推理的故障诊断 |
| 4.3.1 贝叶斯网络的定义 |
| 4.3.2 BN诊断模型构建关键技术 |
| 4.3.3 基于联合树算法的BN推理 |
| 4.3.4 案例测试 |
| 4.4 基于故障链严重程度评估的维修决策 |
| 4.4.1 独立严重程度指标 |
| 4.4.2 故障链严重程度 |
| 4.4.3 与PM和传统CM的对比 |
| 4.4.4 实例测试 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 智能诊断与健康管理原型系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 原型系统基本框架 |
| 5.3 智能诊断与健康管理系统主要功能设计 |
| 5.3.1 基于数据仓库技术的存储设计 |
| 5.3.2 基于机器学习算法框架的征兆识别模块设计 |
| 5.3.3 基于确定性和不确定性推理的诊断推理模块设计 |
| 5.4 样机系统实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 有待进一步开展的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）水轮发电机励磁绕组匝间短路故障特征分析与故障识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水轮发电机励磁匝间短路概述与分析 |
| 1.2.2 水轮发电机励磁绕组匝间短路故障特征研究现状 |
| 1.2.3 水轮发电机励磁绕组匝间短路故障诊断方法分析 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 励磁绕组匝间短路故障励磁电流分析 |
| 2.1 励磁电流理论分析 |
| 2.1.1 水轮发电机匝间短路故障励磁电流 |
| 2.1.2 励磁电流反向计算理论 |
| 2.2 水轮发电机磁动势计算 |
| 2.2.1 气隙磁动势 |
| 2.2.2 定子齿部磁动势 |
| 2.2.3 定子磁轭磁动势 |
| 2.2.4 磁极磁动势 |
| 2.3 水轮发电机励磁电流计算 |
| 2.3.1 励磁电动势 |
| 2.3.2 水轮发电机饱和参数修正 |
| 2.3.3 水轮发电机标准励磁电流计算 |
| 2.3.4 水轮发电机工况验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 励磁绕组匝间短路故障热稳态分析 |
| 3.1 同步发电机热特征计算方法 |
| 3.2 水轮发电机转子磁极三维模型 |
| 3.2.1 传热学数学模型 |
| 3.2.2 转子热应力模型 |
| 3.2.3 转子磁极物理模型 |
| 3.2.4 边界条件及相关参数确定 |
| 3.3 水轮发电机转子磁极温度场 |
| 3.3.1 正常情况下的转子温度场 |
| 3.3.2 匝间短路时的转子温度场 |
| 3.3.3 温度场在匝间短路故障诊断中应用 |
| 3.4 水轮发电机转子热应力 |
| 3.4.1 正常转子热应力 |
| 3.4.2 匝间短路转子热应力 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于Volterra核辨识匝间短路故障识别 |
| 4.1 Volterra级数核辨识算法 |
| 4.1.1 Volterra级数基本理论 |
| 4.1.2 Volterra级数核辨识 |
| 4.2 定子分支电流谐波 |
| 4.3 Volterra核辨识匝间短路诊断方法 |
| 4.3.1 匝间短路实验 |
| 4.3.2 Volterra三阶核辨识 |
| 4.3.3 核辨识精度 |
| 4.3.4 核函数绝对平均值 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于多源信息融合的励磁绕组匝间短路故障识别 |
| 5.1 信息融合分析 |
| 5.1.1 水轮发电机不确定分析 |
| 5.1.2 故障特征信息融合 |
| 5.2 D-S证据理论 |
| 5.2.1 D-S证据理论信息融合分析 |
| 5.2.2 证据理论的基本框架 |
| 5.2.3 多源信息融合 |
| 5.3 励磁绕组匝间短路信息融合分析 |
| 5.3.1 水轮发电机匝间短路证据体 |
| 5.3.2 匝间短路多源信息融合分析 |
| 5.3.3 信息融合实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）汽轮发电机轴承座振动问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 汽轮发电机轴承座振动机理 |
| 2.1 汽轮发电机轴承座振动产生原因 |
| 2.1.1 汽轮发电机轴承座结构分类 |
| 2.1.2 汽轮发电机轴承座激振力 |
| 2.1.3 汽轮发电机轴承座振动原因 |
| 2.2 汽轮发电机轴承座动力特性 |
| 2.2.1 汽轮发电机轴承座动力特性识别 |
| 2.2.2 汽轮发电机组轴承座动力模型 |
| 2.2.3 轴承座动力特性识别 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 汽轮发电机轴承座有限元模态分析 |
| 3.1 350MW汽轮发电机轴承座固有频率计算 |
| 3.1.1 汽轮发电机轴承座结构简介 |
| 3.1.2 350MW汽轮发电机轴承座有限元模态分析边界条件及载荷 |
| 3.1.3 350MW汽轮发电机轴承座有限元模态分析 |
| 3.2 不同边界条件对轴承座固有频率影响的研究 |
| 3.2.1 轴承座中板厚度对其固有频率的影响 |
| 3.2.2 轴承座承载对其固有频率的影响 |
| 3.2.3 轴承座与底板连接螺栓预紧力对其固有频率的影响 |
| 3.2.4 轴承座基础刚度对其固有频率的影响 |
| 3.3 有限元计算在汽轮发电机轴承座振动故障诊断中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 汽轮发电机轴承座振动故障处理 |
| 4.1 汽轮发电机轴承座振动评价标准 |
| 4.2 汽轮发电机轴承座振动故障分析 |
| 4.2.1 轴承座振动分析步骤 |
| 4.2.2 汽轮发电机轴承座振动故障常见原因 |
| 4.2.3 汽轮发电机轴承座常见振动故障解决方案 |
| 4.3 汽轮发电机轴承座振动故障处理实例 |
| 4.3.1 振动情况说明 |
| 4.3.2 现场振动数据采集 |
| 4.3.3 振动故障原因初步分析 |
| 4.3.4 初步故障排除结果 |
| 4.3.5 振动故障进一步分析及处理 |
| 4.3.6 最终处理结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）旋转机械转子渐进式弯曲及其引发的振动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 旋转机械弯曲转子动力特性研究 |
| 1.2.2 金属蠕变特性研究 |
| 1.2.3 转子不稳定振动现象研究 |
| 1.2.4 转子动平衡方法 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 外力作用下转子蠕变弯曲计算分析 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 转子蠕变弯曲计算模型 |
| 2.2.1 轴系的简化 |
| 2.2.2 外力作用下蠕变弯曲计算模型 |
| 2.3 转子蠕变弯曲计算分析 |
| 2.3.1 某燃机负荷短轴蠕变弯曲计算与影响因素分析 |
| 2.3.2 某汽轮机高中压转子蠕变弯曲计算分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 转子弯曲与质量不平衡耦合振动响应计算分析 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 转子—轴承系统有限元动力学模型 |
| 3.2.1 单元划分 |
| 3.2.2 刚性圆盘运动方程 |
| 3.2.3 弹性轴段运动方程 |
| 3.2.4 轴承座运动方程 |
| 3.2.5 系统运动方程 |
| 3.2.6 动力学方程中轴系质量不平衡广义力 |
| 3.2.7 动力学方程中轴系弯曲广义力 |
| 3.2.8 总体运动方程及响应求解 |
| 3.3 汽轮机转子弯曲与质量不平衡耦合振动响应分析 |
| 3.3.1 纯质量不平衡作用下振动响应计算 |
| 3.3.2 纯弯曲作用下振动响应计算 |
| 3.3.3 转子弯曲与质量不平衡耦合作用下振动响应计算 |
| 3.4 某汽轮发电机组转子弯曲及振动分析 |
| 3.4.1 机组简介 |
| 3.4.2 振动现象分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 大不平衡力作用下转子渐进式振动试验研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 蠕变引发的渐进式弯曲与振动响应试验研究 |
| 4.2.1 试验设计 |
| 4.2.2 启停过程转子振动差异 |
| 4.2.3 启停前后转子弯曲变化 |
| 4.3 试验现象分析与解释 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 大型汽轮发电机组渐进式弯曲及振动计算分析 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 汽轮机高中压转子蠕变作用下渐进式弯曲与振动计算 |
| 5.2.1 高中压转子渐进式弯曲计算分析 |
| 5.2.2 蠕变导致的转子渐进式振动计算分析 |
| 5.3 某660MW汽轮发电机组蠕变引起振动发散现象分析 |
| 5.4 某300MW汽轮发电机组蠕变引起振动发散现象分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（9）基于汽轮发电机组轴承振动检测的轴系扭转振动监测技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 |
| 1.2.1 扭振故障机理研究 |
| 1.2.2 扭振测量方法研究 |
| 1.2.3 扭振监测技术研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 汽轮发电机组轴系扭振特性分析 |
| 2.1 汽轮发电机组扭振固有特性分析 |
| 2.1.1 变截面圆轴扭转振动方程 |
| 2.1.2 轴系扭转振动简化模型建立 |
| 2.1.3 轴系扭转振动固有频率计算实例 |
| 2.2 汽轮发电机组轴系扭振故障响应特性分析 |
| 2.2.1 轴系扭振响应计算方法 |
| 2.2.2 短路故障引起的轴系扭振响应特性 |
| 2.2.3 非同期并网故障引起的轴系扭振响应特性 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于轴承座振动信号的扭振测量方法研究 |
| 3.1 轴系扭振信号监测基本原理 |
| 3.2 传感器布置与监测系统结构 |
| 3.3 信号处理方法 |
| 3.3.1 放大滤波处理 |
| 3.3.2 傅里叶变换 |
| 3.3.3 扭振信号成分提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 轴系扭振在线监测系统的开发 |
| 4.1 监测系统总体要求及开发平台的选择 |
| 4.1.1 监测系统总体要求 |
| 4.1.2 应用软件开发环境的选择 |
| 4.2 轴系扭振监测系统组成 |
| 4.2.1 硬件结构设计 |
| 4.2.2 硬件设备选型 |
| 4.3 轴系扭振监测与诊断软件开发 |
| 4.3.1 软件系统功能设计 |
| 4.3.2 工作流程设计 |
| 4.3.3 功能模块开发 |
| 4.3.4 系统界面设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 轴系扭振监测与诊断系统性能验证 |
| 5.1 扭振监测系统性能实验室验证 |
| 5.1.1 实验室测试系统介绍 |
| 5.1.2 实验结果与分析 |
| 5.2 轴系扭振监测系统现场应用 |
| 5.2.1 机组概况 |
| 5.2.2 扭振监测系统现场性能验证 |
| 5.3 轴系扭振监测系统参数优化与误差分析 |
| 5.3.1 系统参数优化 |
| 5.3.2 结果误差分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士期间的论文发表、专利申请和参与科研项目情况 |
（10）汽轮发电机转子振动故障分析及处理方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 汽轮发电机转子振动 |
| 2.1 机械振动概述 |
| 2.1.1 机械振动分类及特点 |
| 2.1.2 汽轮发电机转子振动的三要素 |
| 2.1.3 汽轮发电机转子振动位移、速度、加速度之间的关系 |
| 2.2 汽轮发电机转子振动分析 |
| 2.2.1 无阻尼振动分析 |
| 2.2.2 有阻尼自由振动分析 |
| 2.2.3 有阻尼系统强迫振动分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 汽轮发电机转子临界转速计算 |
| 3.1 汽轮发电机转子动态特性分析 |
| 3.1.1 汽轮发电机轴系弯曲临界转速理论分析 |
| 3.1.2 汽轮发电机轴系弯曲临界转速动态响应分析 |
| 3.1.3 轴系非线性磁拉力与电磁直接耦合弯曲振动分析 |
| 3.1.4 汽轮发电机轴系非线性不平衡磁拉力计算 |
| 3.2 40MW汽轮发电机转子临界转速有限元仿真计算 |
| 3.2.1 40MW汽轮发电机转子轴段数据 |
| 3.2.2 40MW汽轮发电机轴承动态特性 |
| 3.2.3 40MW汽轮发电机转子临界转速计算结果 |
| 3.3 影响发电机转子临界转速的因素 |
| 3.3.1 轴承跨距变化时对转子临界转速的影响 |
| 3.3.2 汽轮发电机转子振动故障类型 |
| 3.3.3 陀螺效应对临界转速的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 汽轮发电机转子振动故障分析及处理 |
| 4.1 汽轮发电机转子振动数据采集设备 |
| 4.1.1 汽轮发电机转子振动数据在线采集设备 |
| 4.1.2 汽轮发电机转子振动数据离线采集设备 |
| 4.1.3 汽轮发电机转子振动传感器的安装 |
| 4.2 汽轮发电机转子振动故障分类及处理方案 |
| 4.2.1 汽轮发电机转子振动故障类型 |
| 4.2.2 汽轮发电机转子振动故障信号特征 |
| 4.2.3 汽轮发电机转子振动故障的处理 |
| 4.3 汽轮发电机转子振动故障分析及处理实例 |
| 4.3.1 振动情况说明 |
| 4.3.2 振动故障原因分析 |
| 4.3.3 最终处理方案及成果 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、200MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统（论文参考文献）
- [1]汽轮发电机组扭振故障分析及在线监测的研究[D]. 张玉皓. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]汽轮发电机组健康状态监测与智能故障诊断技术研究[D]. 张永明. 兰州理工大学, 2021
- [3]汽轮发电机组振动故障诊断模型构建及运用[D]. 刘涛. 华南理工大学, 2020(06)
- [4]汽轮发电机组状态监测与故障诊断方法研究[D]. 于凯. 中国矿业大学, 2020(07)
- [5]汽轮机智能诊断与健康管理关键技术研究[D]. 杨楠. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [6]水轮发电机励磁绕组匝间短路故障特征分析与故障识别[D]. 王罗. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [7]汽轮发电机轴承座振动问题研究[D]. 张建伟. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [8]旋转机械转子渐进式弯曲及其引发的振动研究[D]. 朱旻. 东南大学, 2020(01)
- [9]基于汽轮发电机组轴承振动检测的轴系扭转振动监测技术[D]. 周子健. 长沙理工大学, 2020(07)
- [10]汽轮发电机转子振动故障分析及处理方案研究[D]. 杨国昌. 哈尔滨理工大学, 2020(02)