CN101038231A - 燃气轮机振动监测与故障诊断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种燃气轮机振动监测与故障诊断系统,其特征是可以对燃气轮机发电机组的振动信号进行测量,动态显示其振动情况,以及其各种相关分析结果,显示波形、峰-峰值、频谱,对于位移信号可以动态显示转子轴心轨迹,信号的时频分析—小波变换、短时傅立叶变换、相关函数、每一测点的趋势图,并且针对转子系统的常见故障,如不平衡、碰摩、不对中,进行初步判断,同时提供报警功能,显示的动态轨迹可以明显看出轴的运动是否正常,燃气轮机起、停车的短时傅立叶变换,可以明显显示出其转速的变化、倍频的变化,小波分析方法可以分解信号的主要成分,观察燃气轮机运行的主要振动信号与高频叠加信号,以及一些突变信号。
Description
技术领域
本发明涉及一种应用于燃气轮机发电机组的振动测量、显示、分析的燃气轮机振动监测与故障诊断系统,可以对于燃气轮机发电机组的振动信号进行测量,动态显示其振动情况,以及其各种相关分析结果。
背景技术
目前商业化的监测分析系统虽然很多,但是其技术水平仍然是以传统的分析方法为主,分析以信号的频谱为基础,故障的诊断也是对照其基频,倍频的大小来判断。比较著名的美国Rockwell Automation公司的ENTEK旋转机械监测诊断系统,包括两部分,即DataPAC 1500数据采集器和分析软件EMONITOR Odyssey。其中数据采集器的作用,是从传感器上取得数字信号,存储,进行简单分析。Odyssey分析软件是安装在微机上,将数据采集器连接到微机上,可以通过软件将数据采集器上的数字信号传送到计算机的硬盘里,然后利用Odyssey软件进行分析。Odyssey软件分为基础版和高级版,作为一个商业软件,虽然界面友好、使用方便,但是就其技术方面来说,主要在于信号分析的水平。其基础版的数据图形分析功能,包括幅值趋势图,频谱图,时域波形图,频段趋势图,单频趋势图,谱阵图;高级版在此基础上,增加了报警功能,主要有幅值报警,频谱报警,频段报警,还增加了频率的故障诊断。由此可以看出,其数据处理的方法仍然是传统方法,分析手段主要是波形、频谱,而且其故障诊断针对燃气轮机的较少,大多是针对电机、轴承、齿轮的。频谱分析虽然可以反映燃气轮机的故障,但作为唯一的指标是远远不够的,这在目前已经是一种共识。而且Odyssey系统没有画出转子轴心的轨迹图,也是一个很大的不足。目前的监测分析系统与此类似,分析仍然以信号的频谱为基础,没有引入时频分析。
发明内容
本发明的目的是研制一套应用于燃气轮机发电机组的振动测量、显示、分析系统,可以对于燃气轮机发电机组的振动信号进行测量,动态显示其振动情况,以及其各种相关分析结果。
为了实现分析燃气轮机发电机组振动信号,预测燃气轮机工作状态的目的,本系统由如下部分构成:
硬件部分:接口箱,采集卡,计算机
接口箱:有16个通道,在接口箱内还包含消除直流干扰电路;
采集卡:32位数据采集卡;
计算机:IBM Pentium4台式计算机;
程序部分从大的方面主要有管理程序,分析程序,显示程序。
管理程序:将采集卡得到的数字离散信号存储到数据库中,同时在窗口中显示文件的各种属性。同时还有编辑删除文件的功能,可以设置管理员密码;
分析程序:对于存储在数据库中的信号进行分析,得到分析结果;
显示程序:将分析结果进行动态、静态的显示。
程序部分包括参数设置单元、数据采集单元、数据存储单元、数据管理单元、数据分析单元、用户管理单元;
1、参数设置单元:用户在采集数据前,先输入采集参数,将这些参数存入数据库;
2、数据采集单元:该程序是从数据采集卡的存储器中直接读取数据,存入临时数组,同时将底层存储器清空,以保证采集数据的连续性;
3、数据存储单元:每次采集的数据都存储为一个单个的文本文件,同时将该组数据的相关链接信息,包括存储名称、采集时间、采集参数存入数据库;
4、数据管理单元:程序将采集到的历史数据信息列成表格逐行显示,以备用户查看、分析,或者删除无用的数据;
5、数据分析单元:程序将用户选择的数据文件的相关链接信息传递至Matlab程序,通过Matlab程序进行各项数据分析、图形回放;
6、用户管理单元:程序将使用人员的信息,包括姓名、密码逐行显示,以备管理员添加、删除或用户修改个人密码。
对于采集的信号单元,采用Excel数据库管理,可以由其通道数,自动调用分析程序,实现其各种功能,包括信号的波形信号,峰-峰值、均值,功率谱,轨迹,小波分解,短时傅立叶变换,燃气轮机的振动趋势图,常见故障,如不平衡、动静件碰摩等的初步分析,为全面观测燃气轮机的振动,预测其运行提供了有力的保障。
首先在显示上,基础管理软件采用VB语言编程,分析程序采用计算语言编程,通过动态连接方法,将两者结合起来。
发明的效果
在显示上,基础管理软件采用VB语言编程,分析程序采用计算语言编程,通过动态连接方法,将两者结合起来,与传统的分析方法、相比,本发明采用了适合燃气轮机振动的新分析方法,可以动态显示燃气轮机轴的涡动轨迹,显示其短时傅立叶变换,小波变换,通过对塔里木油田具体的燃气轮机发电机组的应用,显示了明显的优越性,显示的动态轨迹可以明显看出轴的运动是否正常,燃气轮机起、停车的短时傅立叶变换,可以明显显示出其转速的变化、倍频的变化,小波分析方法可以分解信号的主要成分,观察燃气轮机运行的主要振动信号与高频叠加信号,以及一些突变信号。
附图说明
图1程序部分流程框图。
具体实施方式
如图一,对于程序流程中各个步骤描述如下:
1、程序启动:这里弹出一个程序启动界面。
2、用户登录:这里提示用户输入用户名和密码,程序确认后方可进入主界面。
3、进入主界面:这里用户可以根据需要选取相应的菜单进行操作。
4、参数设置:分别描述如下,
4.1灵敏度:用户在这里输入所采样数据的灵敏度及其单位。
4.2通道选择:用户在这里输入所需的数据采集通道个数。
4.3采样频率:用户在这里输入采集数据时的频率。
4.4采样点数:用户在这里输入采样数据的采样点数。
5、数据采集:程序根据用户输入的采样参数采集数据,数据采集完成后绘制出各个通道的数据波形。
6、数据管理:分为数据查询和数据分析两部分,分别描述如下,
6.1数据查询:用户在这里选择所需查找数据的相关信息(包括机组号、采样时间、通道模式),程序会根据用户选择的信息查找出相关数据,并列表逐行显示,以备用户进一步操作。另外,在这里用户还可以删除已经没有用的数据。
6.2数据分析:分别描述如下,
6.2.1数据波形
6.2.2轴心轨迹
6.2.3功率谱
6.2.4小波变换
6.2.5短时傅立叶
6.2.6相关函数
6.2.7趋势图
6.2.8故障诊断
7、用户管理
7.1人员维护:管理员用户在这里添加、删除用户。
7.2密码维护:普通用户在这里修改自己的密码。
Claims (6)
1.一种燃气轮机振动监测与故障诊断系统,它是由接口箱,采集卡,计算机及计算机程序部分构成,其特征在于:程序部分包括参数设置单元、数据采集单元、数据存储单元、数据管理单元、数据分析单元、用户管理单元;
(1)参数设置单元:用户在采集数据前,先输入采集参数,将这些参数存入数据库;
(2)数据采集单元:该程序是从数据采集卡的存储器中直接读取数据,存入临时数组,同时将底层存储器清空,以保证采集数据的连续性;
(3)数据存储单元:每次采集的数据都存储为一个单个的文本文件,同时将该组数据的相关链接信息,包括存储名称、采集时间、采集参数存入数据库;
(4)数据管理单元:程序将采集到的历史数据信息列成表格逐行显示,以备用户查看、分析,或者删除无用的数据;
(5)数据分析单元:程序将用户选择的数据文件的相关链接信息传递至Matlab程序,通过Matlab程序进行各项数据分析、图形回放;
(6)用户管理单元:程序将使用人员的信息,包括姓名、密码逐行显示,以备管理员添加、删除或用户修改个人密码。
2.根据权利要求1所述的燃气轮机振动监测与故障诊断系统,其特征在于:采集的信号单元,采用Excel数据库管理,可以由其通道数,自动调用分析程序,实现其各种功能,包括信号的波形信号,峰-峰值、均值,功率谱,轨迹,小波分解,短时傅立叶变换,燃气轮机的振动趋势图,常见故障的初步分析。
3.根据权利要求1所述的燃气轮机振动监测与故障诊断系统,其特征在于:参数设置单元包括灵敏度单元:用户在这里输入所采样数据的灵敏度及其单位;通道选择单元:用户在这里输入所需的数据采集通道个数;采样频率单元:用户在这里输入采集数据时的频率;采样点数单元:用户在这里输入采样数据的采样点数。
4.根据权利要求1所述的燃气轮机振动监测与故障诊断系统,其特征在于:数据管理单元:包括分为数据查询单元和数据分析单元两部分。
5.根据权利要求4所述的燃气轮机振动监测与故障诊断系统,其特征在于:数据查询单元:用户在这里选择所需查找数据的相关信息包括机组号、采样时间、通道模式,程序会根据用户选择的信息查找出相关数据,并列表逐行显示,以备用户进一步操作,另外,在这里用户还可以删除已经没有用的数据。
6.根据权利要求4所述的燃气轮机振动监测与故障诊断系统,其特征在于:数据分析单元包括数据波形显示;轴心轨迹显示单元;功率谱显示单元;小波变换显示单元;短时傅立叶显示单元;相关函数显示单元;趋势图显示单元;故障诊断显示单元。
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Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101907089A (zh) * | 2010-08-20 | 2010-12-08 | 西安交通大学 | 一种基于三维空间轴心轨迹的压缩机轴系故障诊断方法 |
CN102086784A (zh) * | 2010-12-16 | 2011-06-08 | 浙江大学 | 大型汽轮发电机组分布式远程振动监测与故障诊断系统 |
CN102419243A (zh) * | 2011-09-01 | 2012-04-18 | 兰州理工大学 | 双跨转子振动实验的状态信息监测系统 |
CN102735442A (zh) * | 2012-07-17 | 2012-10-17 | 华东理工大学 | 一种转子在线监测与故障诊断方法 |
CN102779125A (zh) * | 2011-05-10 | 2012-11-14 | 北京必可测科技有限公司 | 一种离散采样振动监测仪表存储数据的方法 |
CN102855369A (zh) * | 2011-06-30 | 2013-01-02 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 一种故障信息的收集方法、系统及医疗设备 |
CN103941722A (zh) * | 2014-03-26 | 2014-07-23 | 西安热工研究院有限公司 | 通过部件特征倍频幅值趋势监测和诊断设备故障的方法 |
CN105737201A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-07-06 | 南京航空航天大学 | 燃烧室燃烧不稳定主动控制方法及控制系统 |
CN106095857A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-09 | 北京航天智控监测技术研究院 | 一种批量振动数据分析方法 |
CN109933048A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-06-25 | 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司 | 汽轮机轴系稳定性评估、风险预警系统及方法 |
CN111061444A (zh) * | 2018-10-16 | 2020-04-24 | 计算系统有限公司 | 不连续波形数据的图形显示 |
CN112557038A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-26 | 三峡大学 | 多重降噪处理的轴承早期故障诊断方法 |
CN113465904A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-01 | 深圳市中金岭南有色金属股份有限公司凡口铅锌矿 | 一种提升机故障诊断系统、终端设备及介质 |
CN114577328A (zh) * | 2020-11-30 | 2022-06-03 | 核工业理化工程研究院 | 振动测量抗干扰方法及装置 |
CN117571305A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 长沙润伟机电科技有限责任公司 | 一种驱动跑合试验台控制系统 |
-
2006
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Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101907089B (zh) * | 2010-08-20 | 2012-11-28 | 西安交通大学 | 一种基于三维空间轴心轨迹的压缩机轴系故障诊断方法 |
CN101907089A (zh) * | 2010-08-20 | 2010-12-08 | 西安交通大学 | 一种基于三维空间轴心轨迹的压缩机轴系故障诊断方法 |
CN102086784A (zh) * | 2010-12-16 | 2011-06-08 | 浙江大学 | 大型汽轮发电机组分布式远程振动监测与故障诊断系统 |
CN102779125A (zh) * | 2011-05-10 | 2012-11-14 | 北京必可测科技有限公司 | 一种离散采样振动监测仪表存储数据的方法 |
CN102855369A (zh) * | 2011-06-30 | 2013-01-02 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 一种故障信息的收集方法、系统及医疗设备 |
CN102419243A (zh) * | 2011-09-01 | 2012-04-18 | 兰州理工大学 | 双跨转子振动实验的状态信息监测系统 |
CN102735442A (zh) * | 2012-07-17 | 2012-10-17 | 华东理工大学 | 一种转子在线监测与故障诊断方法 |
CN103941722B (zh) * | 2014-03-26 | 2016-08-17 | 西安热工研究院有限公司 | 通过部件特征倍频幅值趋势监测和诊断设备故障的方法 |
CN103941722A (zh) * | 2014-03-26 | 2014-07-23 | 西安热工研究院有限公司 | 通过部件特征倍频幅值趋势监测和诊断设备故障的方法 |
CN105737201A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-07-06 | 南京航空航天大学 | 燃烧室燃烧不稳定主动控制方法及控制系统 |
CN106095857A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-09 | 北京航天智控监测技术研究院 | 一种批量振动数据分析方法 |
CN111061444A (zh) * | 2018-10-16 | 2020-04-24 | 计算系统有限公司 | 不连续波形数据的图形显示 |
CN111061444B (zh) * | 2018-10-16 | 2024-03-12 | 计算系统有限公司 | 不连续波形数据的图形显示 |
CN109933048A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-06-25 | 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司 | 汽轮机轴系稳定性评估、风险预警系统及方法 |
CN114577328A (zh) * | 2020-11-30 | 2022-06-03 | 核工业理化工程研究院 | 振动测量抗干扰方法及装置 |
CN112557038A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-26 | 三峡大学 | 多重降噪处理的轴承早期故障诊断方法 |
CN113465904A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-01 | 深圳市中金岭南有色金属股份有限公司凡口铅锌矿 | 一种提升机故障诊断系统、终端设备及介质 |
CN117571305A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 长沙润伟机电科技有限责任公司 | 一种驱动跑合试验台控制系统 |
CN117571305B (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-16 | 长沙润伟机电科技有限责任公司 | 一种驱动跑合试验台控制系统 |
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