[发明专利]发电机组主轴弯曲故障预测方法

说明书

本发明公开了发电机组主轴弯曲故障预测方法，涉及故障预测领域，包括以下步骤：S1建立数据库；S2提取数据库的数据得到主轴的弯曲特征值，结合导叶开度和工作水头运行工况量，进行三维组态建模得到主轴弯曲模型；S3提取主轴弯曲特征值并计算主轴弯曲缓变率；S4根据弯曲特征值和弯曲缓变率得到主轴的趋势预测值，对比报警限制M，得到主轴弯曲的故障发展趋势进行预警；引入导叶开度和工作水头运行工况量后建立的主轴弯曲模型后，提高主轴弯曲特征值的提取准确度对于缓变率趋势的预判，可满足水电机组监测特征量的定量趋势，对早期预警机组潜在异常，具有很好的实用性和应用前景，更有助于科学合理地制定状态检修计划，进而提升电站综合经济效益。

技术领域

本发明涉及故障预测领域，尤其涉及一种发电机组主轴弯曲故障预测方法。

背景技术

随着我国经济高速发展，无论在民用电还是工业用电方面，我国的电力使用量日益增加，风电和光伏发电等非稳定性新能源也在逐步推进，水力发电事业除了满足电力生产需求的同时，越来越多的国家电网中承担着调峰、调频任务。随着水轮发电机组的容量和尺寸不断增加，大家对水轮发电机组的运行稳定性倍受关注。

水轮机主轴是将水轮发电机组转轮与发电子转子连接，传递扭矩的轴是整个水轮发电机组中的重要设备。主轴弯曲是主轴运行状态的重要指标，弯曲量变大会引起上导、水导和下导的摆度增大，机组振动加大，发电子转子不圆度增大，严重时发生定转子“扫膛”，轴瓦磨损等众多事故，因此对水轮机主轴弯曲故障诊断提出了更高的要求。需要更准确的对主轴弯曲进行诊断和预测。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题设计了一种发电机组主轴弯曲故障预测方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

发电机组主轴弯曲故障预测方法，包括以下步骤：

S1、建立数据库，通过六个电涡流传感器采集发电机主轴在不同工作状态过程中的摆度变化和不同工作状态的参数并导入数据库；

S2、提取数据库内摆度变化数据得到发电机主轴的弯曲特征值，结合导叶开度和工作水头运行工况量，进行三维组态建模得到主轴弯曲模型；

S3、提取主轴弯曲模型的主轴弯曲特征值，并通过小波算法得到主轴弯曲缓变率；

S4、根据主轴弯曲特征值和主轴弯曲缓变率得到主轴的趋势预测值，对比主轴的趋势预测值与报警限制M，得到主轴弯曲的故障发展趋势并进行预警。

本发明的有益效果在于：本发明引入导叶开度和工作水头运行工况量后建立的主轴弯曲模型后，提高了主轴弯曲特征值的提取准确度对于缓变率趋势的预判，可满足水电机组监测特征量的定量趋势，对早期预警机组潜在异常，具有很好的实用性和应用前景，更有助于科学合理地制定状态检修计划，进而提升电站综合经济效益。

附图说明

图1是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的流程图；

图2是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的主轴弯曲模型图；

图3是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的磁不平衡矢量图；

图4是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的磁不平衡示意图；

图5是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法中主轴上导在空转工况下涡流传感器与主轴间隙图；

图6是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法中主轴弯曲缓变率趋势图；

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。