简介:摘要火电厂机电转动设备的异常振动是发电厂主辅机设备发生故障前的主要因素,设备是否能够正常运行,做好机电设备故障预控、故障分析、故障处理,对机组的正常连续运行至关重要。然而我国大型火力发电厂主辅机设备仍然以计划检修和及时消缺为主要的维修管理办法。近年来国内外大型电厂逐步引入了以自动化、大数据在内的多学科为理论依据的数字电厂、智慧电厂、专家系统。本次研究以中国华电榆林横山发电厂相关设备为依据,搭建相应研究平台,应用数据挖掘技术中BP神经网络方法进行研究,通过实验所得来的数据来训练并检测所建立的模型。将处理后的数据通过故障模型的学习与练习得到适合本故障系统使用的故障模型,最后得到应用BP神经网络方法可以解决火电厂发电机组转子轴承自激振动故障提前报警与诊断的结论。此方法的应用可以很大程度的避免设备重大安全事故的发生。
简介:摘要某电站乏燃料水池冷却/冷冻水系统循环水泵驱动电机与机座存在设计缺陷,通过频谱测量发现电机运行过程中产生共振,导致振动超标.针对此问题,用振动监测法确定机座改造方案,改变其固有频率,消除电机运行时的共振。此改造方案已在现场实施,且效果显著,成功解决电机振动超标问题。