法兰连接不对中诊断算法
算法厂商:中能拾贝科技有限公司
适用行业:水电
算法分类:异常预警
水轮机法兰轴不对中
¥面议
问题描述
在设备安装阶段,由于测量不准确、安装工艺不规范等原因,可能导致各段大轴之间的法兰在连接时存在位置偏差。或者是轴承其中心线的偏斜或偏移是导致法兰不对中的重要原因。长时间运行后,轴承可能会因磨损、润滑不良等问题发生变形,进而引起大轴位置的改变,破坏法兰的对中状态。法兰不对中会使大轴在旋转过程中产生不平衡的力,导致机组出现异常振动。这种振动不仅会影响设备的正常运行,还会降低设备的使用寿命。长期的振动还可能引发连接部件的松动,进一步加剧设备的损坏程度。并且严重的不对中情况可能会导致大轴、轴承等部件承受过大的应力,引发机械故障。例如,轴颈磨损、轴承过热甚至损坏等问题,这些故障会造成设备停机维修,给水电生产带来巨大的经济损失。
在水轮发电机组的运行中,法兰连接的对中性是确保设备稳定运行的关键因素之一。法兰连接不对中可能导致机组振动加剧、轴承磨损、密封失效等问题,进而影响水轮机的运行效率和安全性。然而,传统的对中检测方法依赖人工测量和经验判断,存在检测效率低、精度不足、难以实时监测等问题。为此,开发了“法兰连接不对中诊断算法”,通过智能化手段实时监测法兰连接状态,及时发现并预警不对中问题。
算法解决的痛点
检测效率低:传统方法依赖人工定期检测,难以实时监测法兰连接状态,容易错过早期不对中问题。
精度不足:人工检测受环境和操作人员经验影响,精度难以保证。
复杂工况下的监测困难:水轮机运行环境复杂,振动、噪声等因素干扰检测结果。
故障诊断滞后:不对中问题可能导致严重故障,但传统方法难以提前预警。
算法价值
实时监测与预警:通过安装在水轮机上的传感器和智能监测系统,算法能够实时采集法兰连接的振动、位移等数据,快速诊断不对中问题并发出预警。
高精度诊断:基于先进的信号处理和机器学习技术,算法能够精准识别法兰连接的微小不对中,避免因不对中导致的设备故障。
降低维护成本:通过早期发现不对中问题,减少因设备故障导致的停机时间和维修成本。
提升运行安全性:及时纠正法兰连接不对中,降低因振动加剧导致的设备损坏风险,保障水轮发电机组的安全运行。
智能化管理:算法可与水轮机状态监测系统集成,实现故障诊断的自动化和智能化,为设备健康管理提供数据支持。
算法介绍
1.传感器布置:在大轴的关键位置安装径向和轴向振动传感器以及摆度传感器。径向振动传感器用于测量大轴在水平和垂直方向的振动情况,轴向振动传感器则监测大轴沿轴向的振动。摆度传感器用于测量大轴在旋转过程中的摆动幅度。
2.数据采集频率:根据设备的运行特点和故障诊断的需求,确定合适的数据采集频率。一般来说,为了捕捉到振动和摆度的详细特征,采集频率应足够高,通常在几十赫兹到几百赫兹之间。
3. 机器学习算法:采用机器学习算法,建立故障诊断模型。将时域和频域特征作为输入,故障类型作为输出,对模型进行训练。
4.模型训练与优化:使用大量的正常运行数据和已知故障数据对模型进行训练,通过调整模型的参数,优化模型的性能。同时,采用交叉验证等方法对模型进行评估,确保模型的准确性和可靠性。
5. 实时诊断:将实时采集到的振动和摆度数据输入到训练好的故障诊断模型中,模型根据输入数据进行分析判断,实时诊断是否存在法兰不对中故障。
6. 预警机制:当诊断结果显示存在故障时,系统立即发出预警信号。预警信号可以通过声光报警、短信通知等方式及时传达给运维人员,以便他们采取相应的措施进行处理。
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