导叶关不严
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
¥面议
问题描述
水轮机的导叶在水轮机运行中起着关键的流量调节作用。正常情况下,导叶能够完全关闭,有效截断水流,便于水轮机停机检修或在异常工况下迅速停止运行。一旦导叶关不严,会引发诸多严重问题。首先,持续有水流通过,会导致水轮机在停机状态下仍有部分能量损耗,降低了能源利用效率。其次,关不严的导叶使得水轮机在非运行状态下,转轮仍可能缓慢转动,这不仅会加速转轮和其他相关部件的磨损,还可能因意外转动造成安全事故。此外,长期的水流冲刷会使导叶密封面受损,进一步加剧漏水问题,影响水轮机的整体性能和稳定性。导叶关不严可能是由于密封件老化磨损、导叶变形、传动机构故障或异物卡塞等原因导致。因此,及时准确地诊断导叶关不严故障,对保障水轮机的安全高效运行至关重要。
算法介绍
在水轮机的导叶上安装位移传感器,精确测量导叶的实际关闭位置,同时在导叶与固定部件的接触处安装压力传感器,检测密封处的压力分布情况。在水轮机的蜗壳、尾水管等部位布置流量传感器,监测水流流量。对采集到的原始数据进行去噪、滤波等预处理,去除干扰信号和异常值。通过对比位移传感器测量的导叶实际关闭位置与理论全关位置,判断导叶是否存在关闭不到位的情况;结合压力传感器数据,分析密封处压力是否低于正常全关时的压力阈值,以此判断密封效果。利用流量传感器数据,判断在导叶应关闭的状态下是否仍有异常水流通过。将这些多源数据特征输入到基于深度学习的卷积神经网络(CNN)故障诊断模型中进行训练,模型以大量已知的正常和导叶关不严状态的数据作为标签。训练好的模型能够根据实时监测数据,快速准确地判断导叶是否关不严,一旦检测到故障,立即发出警报,并结合历史数据预测故障的发展趋势,为运维人员制定维修方案提供科学依据。
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