汽轮机转子振动试验与分析

论文摘要

汽轮机是火力发电厂三大主力设备之一,一旦出现故障,将会给电力生产带来很严重的经济损失。汽轮机故障中,尤其以振动为征象发生的事故所占的比例最大,因此可以把振动作为设备安全评估的重要指标。一台机组正常运行,其振动值和振动变化应该是比较小的。一旦机组振动值变大,或振动变得不稳定,则说明了设备出现了一定程度的故障。最近几年来,人工神经网络方面的研究发展很快,几乎涉及了所有领域,其中也包括在汽轮机等机械装置的故障诊断方面的应用。论文综述了汽轮机振动及神经网络研究的发展、现状、目的和成就。从理论基础上阐述了汽轮机振动故障的类型、引起的原因及对应的故障特征,强调了人工神经网络应用于振动故障诊断的模型和方法。引起汽轮机振动的原因有数十种,根据实际的试验条件,选择了转子质量不平衡、不对中、径向摩碰、油膜涡动4种故障,利用轴系振动仿真测试装置,各组织了二十组相关模型试验,获得了相应的时域和频域特性曲线,结合振动基本理论进行了研究分析给出了结论。作为论文的第二个主要部分,在模型试验数据的基础上,建立了带反弹的误差反向传播前馈人工神经网络模型(RBP)和径向基函数人工神经网络模型(RBF),利用MATLAB R2007的工具箱,对这两个模型分别进行了训练和检验的仿真试验,同时也对两个模型进行了比较。MATLAB仿真试验结果表明,两个模型训练时收敛得得都很快,并都成功诊断出了故障,都具有泛化能力,但RBF模型在稳定性方面优于RBP模型。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 论文工作的研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文工作的研究意义及主要内容
• 1.3.1 论文工作的研究意义
• 1.3.2 论文工作的主要内容
• 2 汽轮机振动的基本理论
• 2.1 振动分析基础
• 2.2 转子振动的一般概念
• 2.3 汽轮机组转子振动的故障类型及其特征
• 2.3.1 转子质量不平衡
• 2.3.2 动静碰摩
• 2.3.3 自激振动
• 2.3.4 结构共振
• 2.3.5 机组支撑结构刚度过低
• 2.3.6 不对中
• 2.3.7 转子上存在裂纹
• 2.3.8 转子中心孔进油
• 2.3.9 发电机振动
• 2.4 轴系平衡
• 2.5 振动分析的常用技术
• 2.5.1 信号分析与处理
• 2.5.2 振动故障诊断的常用方法
• 3 人工神经网络的研究方法
• 3.1 人工神经网络概述
• 3.1.1 相关概念
• 3.1.2 人工神经网络的基本特点
• 3.1.3 人工神经网络基本原理
• 3.2 BP 神经网络模型
• 3.2.1 BP 神经元
• 3.2.2 BP 网络
• 3.2.3 BP 算法的改进
• 3.3 RBF 网络
• 3.4 样本数据的归一化处理
• 4 转子振动模拟试验及分析
• 4.1 振动监测的主要参数和相关图形介绍
• 4.1.1 概述
• 4.1.2 振动监测的主要参数
• 4.1.3 相关振动图形
• 4.2 试验装置说明
• 4.2.1 试验台结构
• 4.2.2 测试系统的组成
• 4.2.3 试验概述
• 4.3 轴系模拟试验台的转子临界转速试验
• 4.4 轴系模拟试验台的转子不平衡试验
• 4.4.1 不平衡振动的机理
• 4.4.2 试验方法
• 4.4.3 试验结果
• 4.4.4 试验结果分析
• 4.5 轴系模拟试验台的轴系连轴器不对中试验
• 4.5.1 联轴器不对中的类型
• 4.5.2 不对中引起振动的机理
• 4.5.3 试验方法
• 4.5.4 试验结果
• 4.5.5 试验结果分析
• 4.6 轴系模拟试验台动静碰摩引起振动的试验研究
• 4.6.1 汽轮机组摩擦振动的原因、现象和机理
• 4.6.2 碰摩的振动试验及结果分析
• 4.7 轴系模拟试验台油膜振荡引起振动的试验研究
• 4.7.1 油膜振荡产生的原因、现象及机理分析
• 4.7.2 轴系模拟试验台半速涡动及油膜振荡试验结果分析
• 4.8 本章小结
• 5 改进的BP 算法及RBF 算法在转子振动研究中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 改进BP 算法的应用
• 5.2.1 算法分析
• 5.2.2 网络的训练结果
• 5.3 RBF 算法应用
• 5.4 本章小结
• 6 结论和展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录