CN102230399B - 汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法 - Google Patents

汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102230399B
CN102230399B CN201110116850.4A CN201110116850A CN102230399B CN 102230399 B CN102230399 B CN 102230399B CN 201110116850 A CN201110116850 A CN 201110116850A CN 102230399 B CN102230399 B CN 102230399B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bearing
steam turbine
turbine generator
risk
generator
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201110116850.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102230399A (zh
Inventor
史进渊
汪勇
杨宇
邓志成
李汪繁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Power Equipment Research Institute Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Power Equipment Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Power Equipment Research Institute Co Ltd filed Critical Shanghai Power Equipment Research Institute Co Ltd
Priority to CN201110116850.4A priority Critical patent/CN102230399B/zh
Publication of CN102230399A publication Critical patent/CN102230399A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102230399B publication Critical patent/CN102230399B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Turbines (AREA)

Abstract

本发明涉及一种汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制方法,所述的方法包括:计算汽轮发电机轴承的故障概率,在线监视汽轮发电机转子振动信号,在线监视汽轮发电机轴瓦金属温度信号,在线监视轴承回油温度信号,在线监视轴承润滑油压力信号,计算轴承的平均检修时间,确定轴承故障后果的权重系数,计算汽轮发电机轴承的安全风险排序数,评定汽轮发电机轴承安全风险等级,确定汽轮发电机轴承的最大安全风险排序数,推荐汽轮发电机轴承的风险控制措施。本发明给出了汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制方法,实现了汽轮发电机轴承安全风险的在线计算与控制。

Description

汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法
技术领域
本发明涉及汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制装置及方法,属于汽轮发电机技术领域。
背景技术
汽轮发电机的轴承为径向轴承,用来承担汽轮发电机转子重量和旋转的不平衡力并确定转子的径向位置,从而保证汽轮发电机转子与定子之间正确的径向间隙。汽轮发电机轴承发生轴瓦烧损、轴瓦磨损、轴承漏油和轴瓦温度偏高的故障模式,后果严重。汽轮发电机轴承的安全风险同轴承故障可能性和轴承故障后果有关;汽轮发电机轴承故障可能性同故障概率和故障特征信号有关,汽轮发电机轴承的故障后果同检修时间长短及故障危害性有关。现有的汽轮发电机的热工保护系统,具有转子振动、轴瓦金属温度、轴承回油温度与轴承润滑油压力的在线保护功能,还没有汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制功能。
发明内容
本发明的目的是提供一种汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制装置和方法,实现汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制。
为了实现以上目的,本发明提供了提供了一种汽轮发电机轴承的安全风险在线监视与控制方法,使用汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制装置,所述的汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制装置包括振动传感器、轴瓦金属温度传感器、轴承回油温度传感器和轴承润滑油压力传感器,发电机的汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承上各设有两个振动传感器、一个轴瓦金属温度传感器、一个轴承回油温度传感器和一个轴承润滑油压力传感器,振动传感器、轴瓦金属温度传感器、轴承回油温度传感器和轴承润滑油压力传感器皆连接汽轮发电机热工保护系统接口,汽轮发电机热工保护系统接口连接计算服务器,计算服务器连接网页服务器,网页服务器连接用户端浏览器,其特征在于,采用C语言编写汽轮发电机轴承安全风险的计算软件,运行在计算服务器上,应用于汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制,其具体步骤为:
第一步:计算汽轮发电机轴承的故障概率FPi:使用计算机软件,分别在线计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生第i种故障模式的概率FPi
式中,ni为本台汽轮发电机各轴承已发生第i种故障模式的次数,n0i为软件数据文件中已有的同型号汽轮发电机相应轴承发生第i种故障模式的总次数的历史数据统计值,ti为本台汽轮发电机从投运至当前的日历小时数,t0i为软件数据文件中已有的同型号汽轮发电机使用的总日历小时数的历史数据的统计值;
    第二步:在线监视汽轮发电机转子振动信号:采用振动传感器(1),在线监视汽轮发电机转子振动双振幅,根据转子振动双振幅监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第1个系数P1表示在表1;
表1:
Figure 407309DEST_PATH_IMAGE002
第三步:在线监视汽轮发电机轴瓦金属温度信号:采用轴瓦金属温度传感器(2),在线监视汽轮发电机轴瓦金属温度,根据汽轮发电机轴瓦金属温度监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第2个系数P2表示在表2;
表2:
Figure 338356DEST_PATH_IMAGE003
第四步:在线监视轴承回油温度信号:采用轴承回油温度传感器(3),在线监视汽轮发电机轴承回油温度,根据汽轮发电机轴承回油温度监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第3个系数P3表示在表3;
表3:
Figure 16987DEST_PATH_IMAGE004
    第五步:在线监视轴承润滑油压力信号:采用轴承润滑油压力传感器(4),在线监视汽轮发电机轴承润滑油压力,根据汽轮发电机轴承润滑油压力监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第4个系数P4表示在表4;
表4:
第六步:计算轴承的平均检修时间MTTRi:使用计算机软件中已有的历史数据,分别在线计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生第i种故障模式的平均检修时间MTTRi
Figure 136438DEST_PATH_IMAGE006
式中,τ0i为软件数据文件已有的同型号汽轮发电机相应轴承发生第i种故障模式引起的汽轮发电机的总的非计划停运时间;
    第七步:确定轴承故障后果的权重系数Wi:分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生以下四种故障模式的故障后果的权重系数Wi表示在表5;
表5:
Figure 753233DEST_PATH_IMAGE007
第八步:计算汽轮发电机轴承的安全风险排序数RPNi:使用计算软件,分别计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生第i种故障模式的安全风险排序数RPNi
RPNi=FPi×P1×P2×P3×P4×MTTRi×Wi
第九步:评定汽轮发电机轴承安全风险等级:根据汽轮发电机轴承安全风险排序数的RPNi大小,分别把汽轮发电机轴承的安全风险分为5个等级,表示表6;
   表6:
Figure 666963DEST_PATH_IMAGE008
第十步:确定汽轮发电机轴承的最大安全风险排序数RPNmax:采用如下公式,计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承的各种故障模式下的安全风险排序数中的最大安全风险排序数RPNmax
RPNmax=max{RPNi}
第十一步:推荐汽轮发电机轴承的风险控制措施:根据汽轮发电机轴承的最大安全风险排序数RPNmax的计算值,推荐以下风险控制措施对策:
(1)若RPNmax<8,有五级风险,轻微风险,可接受风险,建议按《发电企业设备检修导则》(DL/T838)规定的检修间隔和检修内容安排C级检修(计划小修),进行全面检查;
(2)若8≤RPNmax<24,有四级风险,普通风险,可接受风险,建议在本月内安排C级检修(计划小修)中,进行全面检查;
(3)若24≤RPNmax<72,有三级风险,重要风险,不可接受风险,建议在本周内安排临时检修,进行全面检查;
(4)若72≤RPNmax<168,有二级风险,严重风险,不可接受风险,建议在三天内安排临时检修,进行全面检查;
(5)若RPNmax≥168,有一级风险,重大风险,不可接受风险,建议立即停机安排临时检修,进行全面检查。
本发明的优点是给出了汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制装置,实现了汽轮发电机轴承安全风险的在线计算与控制。如果汽轮发电机轴承的安全风险排序数增大时,通过合理的安排临时检修或C级检修来使汽轮发电机轴承的安全风险处于受控状态。
附图说明
图1为本发明汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制装置的方框图;
图2为本发明汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法的流程图;
图3为本发明计算服务器采用的计算机软件框图;
图4为汽轮发电机轴承安全风险排序数计算结果的示意图。
具体实施方式
下面结合实施例来具体说明本发明。
实施例
如图1所示,本发明汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法的方框图,本发明的汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制装置由振动传感器1、轴瓦金属温度传感器2、轴承回油温度传感器3、轴承润滑油压力传感器4、汽轮发电机热工保护系统接口、计算服务器、网页服务器和用户端浏览器组成,发电机的汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承上各设有两个与水平面互成45°安装的振动传感器1、一个轴瓦金属温度传感器2、一个轴承回油温度传感器3和一个轴承润滑油压力传感器4,振动传感器1、轴瓦金属温度传感器2、轴承回油温度传感器3和轴承润滑油压力传感器4皆连接汽轮发电机热工保护系统接口,汽轮发电机热工保护系统接口连接计算服务器,计算服务器连接网页服务器,网页服务器连接用户端浏览器。
如图2所示,汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法的流程图,如图3所示,本发明计算服务器采用的计算机软件框图,该软件安装在汽轮发电机轴承安全风险排序数的计算服务器上,应用于汽轮发电机轴承安全风险的在线计算和控制。
对于某型号300MW汽轮发电机,汽轮机侧和励磁机侧各安装有1个径向轴承,轴承振动双振幅的报警值为大于0.125mm,轴瓦金属温度的报警值为107℃,轴承回油温度的报警值为77℃,轴承润滑油压力的报警值为0.082MPa。该台300MW汽轮发电机的轴承采用图1所示的装置、图2所示的流程图和图3所示的计算机软件,图4为该台300MW汽轮发电机在某一时刻的轴承安全风险计算结果的示意图。该台300MW汽轮发电机的两个轴承在某一时刻的安全风险的监视与控制结果如下:
第一步:汽轮发电机轴承故障概率FPi的在线计算结果列于表7;
表7:
Figure 863458DEST_PATH_IMAGE009
第二步和第三步:使用计算机软件,由300MW汽轮发电机轴承振动信号在线监视值得出的系数P1与轴瓦金属温度监视值得出的系数P2的计算值列于表8;
表8:
Figure 179033DEST_PATH_IMAGE010
第四步和第五步:由300MW汽轮发电机轴承回油温度在线监视值得出的系数P3和由300MW汽轮发电机轴承润滑油压力在线监视值得出的系数P4的计算值列于表9;
 表9:
Figure 641762DEST_PATH_IMAGE011
第六步:300MW汽轮发电机轴承的平均检修时间MTTRi的历史数据的计算结果列于表10;
表10:
Figure 760897DEST_PATH_IMAGE012
第七步:300MW汽轮发电机轴承的故障后果的权重系数Wi的取值列于表11;
表11:
Figure 761083DEST_PATH_IMAGE013
第八步和第九步:该台300MW汽轮发电机轴承安全风险排序数RPNi的计算值和风险级别的评定结果列于表12;
表12:
Figure 180432DEST_PATH_IMAGE014
第十一步和第十二步:该台300MW汽轮发电机轴承在该时刻的安全风险排序数的最大值为RPNmax=75.37>72,有二级风险,严重风险,故障模式为汽轮机侧轴承轴瓦烧损,推荐的安全风险控制措施为三天内安排临时检修,对汽轮机侧轴承进行全面检查。
采用本发明提供的汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制装置,实现了在线定量计算300MW汽轮发电机轴承的安全风险排序数,根据汽轮发电机轴承的最大安全风险排序数来安排临时检修或C级检修,使该台300MW汽轮发电机轴承的安全风险处于受控状态。

Claims (1)

1.一种汽轮发电机轴承的安全风险在线监视与控制方法,使用汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制装置,所述的汽轮发电机轴承安全风险的在线监视与控制装置包括振动传感器(1)、轴瓦金属温度传感器(2)、轴承回油温度传感器(3)和轴承润滑油压力传感器(4),发电机的汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承上各设有两个振动传感器(1)、一个轴瓦金属温度传感器(2)、一个轴承回油温度传感器(3)和一个轴承润滑油压力传感器(4),振动传感器(1)、轴瓦金属温度传感器(2)、轴承回油温度传感器(3)和轴承润滑油压力传感器(4)皆连接汽轮发电机热工保护系统接口,汽轮发电机热工保护系统接口连接计算服务器,计算服务器连接网页服务器,网页服务器连接用户端浏览器,其特征在于,采用C语言编写汽轮发电机轴承安全风险的计算软件,运行在计算服务器上,应用于汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制,其具体步骤为:
第一步:计算汽轮发电机轴承的故障概率FPi:使用计算机软件,分别在线计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生第i种故障模式的概率FPi
                                                 
Figure 618981DEST_PATH_IMAGE001
式中,ni为本台汽轮发电机各轴承已发生第i种故障模式的次数,n0i为软件数据文件中已有的同型号汽轮发电机相应轴承发生第i种故障模式的总次数的历史数据统计值,ti为本台汽轮发电机从投运至当前的日历小时数,t0i为软件数据文件中已有的同型号汽轮发电机使用的总日历小时数的历史数据的统计值;
    第二步:在线监视汽轮发电机转子振动信号:采用振动传感器(1),在线监视汽轮发电机转子振动双振幅,根据转子振动双振幅监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第1个系数P1表示在表1;
表1:
Figure 45414DEST_PATH_IMAGE002
第三步:在线监视汽轮发电机轴瓦金属温度信号:采用轴瓦金属温度传感器(2),在线监视汽轮发电机轴瓦金属温度,根据汽轮发电机轴瓦金属温度监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第2个系数P2表示在表2;
表2:
Figure 985688DEST_PATH_IMAGE003
第四步:在线监视轴承回油温度信号:采用轴承回油温度传感器(3),在线监视汽轮发电机轴承回油温度,根据汽轮发电机轴承回油温度监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第3个系数P3表示在表3;
表3:
Figure 587702DEST_PATH_IMAGE004
第五步:在线监视轴承润滑油压力信号:采用轴承润滑油压力传感器(4),在线监视汽轮发电机轴承润滑油压力,根据汽轮发电机轴承润滑油压力监视值的大小,分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承故障发生可能性的第4个系数P4表示在表4;
表4:
Figure 345442DEST_PATH_IMAGE005
第六步:计算轴承的平均检修时间MTTRi:使用计算机软件中已有的历史数据,分别在线计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生第i种故障模式的平均检修时间MTTRi
 
Figure 665696DEST_PATH_IMAGE006
式中,τ0i为软件数据文件已有的同型号汽轮发电机相应轴承发生第i种故障模式引起的汽轮发电机的总的非计划停运时间;
    第七步:确定轴承故障后果的权重系数Wi:分别定义发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生以下四种故障模式的故障后果的权重系数Wi表示在表5;
表5:
第八步:计算汽轮发电机轴承的安全风险排序数RPNi:使用计算软件,分别计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承发生第i种故障模式的安全风险排序数RPNi
RPNi=FPi×P1×P2×P3×P4×MTTRi×Wi
第九步:评定汽轮发电机轴承安全风险等级:根据汽轮发电机轴承安全风险排序数的RPNi大小,分别把汽轮发电机轴承的安全风险分为5个等级,表示表6;
   表6:
Figure 849870DEST_PATH_IMAGE008
第十步:确定汽轮发电机轴承的最大安全风险排序数RPNmax:采用如下公式,计算发电机汽轮机侧轴承和励磁机侧轴承的各种故障模式下的安全风险排序数中的最大安全风险排序数RPNmax
RPNmax=max{RPNi}
第十一步:推荐汽轮发电机轴承的风险控制措施:根据汽轮发电机轴承的最大安全风险排序数RPNmax的计算值,推荐以下风险控制措施对策:
(1)若RPNmax<8,有五级风险,轻微风险,可接受风险,建议按《发电企业设备检修导则》规定的检修间隔和检修内容安排C级检修,进行全面检查;
(2)若8≤RPNmax<24,有四级风险,普通风险,可接受风险,建议在本月内安排C级检修中,进行全面检查;
(3)若24≤RPNmax<72,有三级风险,重要风险,不可接受风险,建议在本周内安排临时检修,进行全面检查;
(4)若72≤RPNmax<168,有二级风险,严重风险,不可接受风险,建议在三天内安排临时检修,进行全面检查;
(5)若RPNmax≥168,有一级风险,重大风险,不可接受风险,建议立即停机安排临时检修,进行全面检查。
CN201110116850.4A 2011-05-06 2011-05-06 汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法 Active CN102230399B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110116850.4A CN102230399B (zh) 2011-05-06 2011-05-06 汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110116850.4A CN102230399B (zh) 2011-05-06 2011-05-06 汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102230399A CN102230399A (zh) 2011-11-02
CN102230399B true CN102230399B (zh) 2014-04-02

Family

ID=44842998

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110116850.4A Active CN102230399B (zh) 2011-05-06 2011-05-06 汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102230399B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3312398A1 (en) * 2016-10-03 2018-04-25 General Electric Company System and method for detecting lubricated bearing condition

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108490238B (zh) * 2018-03-09 2020-09-22 中广核核电运营有限公司 汽轮发电机轴电流报警数据处理装置及方法
CN108872853B (zh) * 2018-05-07 2020-08-14 苏州热工研究院有限公司 一种大型汽轮发电机转子振动高的故障诊断方法
CN109540057B (zh) * 2018-11-16 2021-03-16 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 一种汽轮机高温承压部件缺陷在线评定的系统及方法
CN109974027B (zh) * 2019-02-22 2020-07-21 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 一种煤电锅炉燃烧器安全风险在线监视控制方法及装置
CN111537705B (zh) * 2020-05-30 2022-07-12 华能澜沧江水电股份有限公司 一种实时检测导轴承润滑油劣化故障的方法
CN111608744B (zh) * 2020-07-03 2022-05-10 神华神东电力有限责任公司 汽轮机轴承温度保护方法、装置及电子设备
CN113447162A (zh) * 2021-06-29 2021-09-28 中海石油深海开发有限公司 一种轴承温度监控方法及轴承温度监控系统
CN113375832B (zh) * 2021-08-12 2021-11-05 天津飞旋科技股份有限公司 温度监测系统、方法、装置、电机设备及计算机存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4460893A (en) * 1982-02-08 1984-07-17 General Electric Company Method and apparatus for detecting abnormal metal-to-metal contact in a journal bearing
SU1157271A1 (ru) * 1983-12-22 1985-05-23 Уральский ордена Трудового Красного Знамени политехнический институт им.С.М.Кирова Устройство дл эксплуатационного контрол осевых зазоров в проточной части цилиндра паровой турбины
RU2251674C2 (ru) * 2002-12-03 2005-05-10 ОАО НПО "Сатурн" Способ оценки технического состояния подшипников трансмиссии авиационных двигателей
US7409319B2 (en) * 2003-11-24 2008-08-05 General Electric Company Method and apparatus for detecting rub in a turbomachine
CN102012316A (zh) * 2010-11-11 2011-04-13 华北电力大学 汽轮发电机组轴颈碰摩故障实时辨识方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59221427A (ja) * 1983-05-27 1984-12-13 Fuji Heavy Ind Ltd 過給機付内燃機関の冷却装置
JP5218822B2 (ja) * 2008-03-31 2013-06-26 株式会社Ihi ターボチャージャシステム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4460893A (en) * 1982-02-08 1984-07-17 General Electric Company Method and apparatus for detecting abnormal metal-to-metal contact in a journal bearing
SU1157271A1 (ru) * 1983-12-22 1985-05-23 Уральский ордена Трудового Красного Знамени политехнический институт им.С.М.Кирова Устройство дл эксплуатационного контрол осевых зазоров в проточной части цилиндра паровой турбины
RU2251674C2 (ru) * 2002-12-03 2005-05-10 ОАО НПО "Сатурн" Способ оценки технического состояния подшипников трансмиссии авиационных двигателей
US7409319B2 (en) * 2003-11-24 2008-08-05 General Electric Company Method and apparatus for detecting rub in a turbomachine
CN102012316A (zh) * 2010-11-11 2011-04-13 华北电力大学 汽轮发电机组轴颈碰摩故障实时辨识方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3312398A1 (en) * 2016-10-03 2018-04-25 General Electric Company System and method for detecting lubricated bearing condition
US9997047B2 (en) 2016-10-03 2018-06-12 General Electric Company System and method for detecting lubricated bearing condition

Also Published As

Publication number Publication date
CN102230399A (zh) 2011-11-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102230399B (zh) 汽轮发电机轴承安全风险在线监视与控制方法
CN102213116B (zh) 汽轮机轴承安全风险在线监视与控制装置及方法
Kang et al. Risk assessment of floating offshore wind turbine based on correlation-FMEA
US7676285B2 (en) Method for monitoring driven machinery
Sinha et al. A progressive study into offshore wind farm maintenance optimisation using risk based failure analysis
Wiggelinkhuizen et al. Assessment of condition monitoring techniques for offshore wind farms
RU2014133935A (ru) Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
CN102213115B (zh) 汽轮机动叶片安全风险在线监视与控制装置及方法
CN102282450A (zh) 监控航空燃气涡轮发动机运行中产生的振动现象的方法和系统
CN105736253A (zh) 基于风速和功率判断风机状态及计算能量利用率的方法
CN103605329B (zh) 火力发电机组部件累积低周疲劳寿命损耗监控方法
CN104821579A (zh) 一种基于换流站电气信号的次同步振荡监测分析方法
CN102226415B (zh) 汽轮机转子安全风险在线监视与控制方法
Suleimenov et al. Synthesis of the equipment health management system of the turbine units' of thermal power stations
KR100857610B1 (ko) 발전용 터빈의 저속, 고속 및 과속도 시험 장치
Alavinia et al. An algebraic approach to fault detection for surge avoidance in turbo compressor
Zarifakis et al. Transient Stability of conventional power generating stations during times of high wind penetration
Bovsunovskii Asynchronous connection of a turbine generator to the mains as a factor of fatigue damage of steam turbine shafting
Yang et al. Automated vibration analysis in loaded condition of hydro turbine generator sets
Luo et al. Effects of uncertainties in frequency regulations on probabilistic power flow analysis
Wei et al. Performance assessment of wind turbine pitch systems based on multi-dimensional indicators
Pennacchi et al. Condition monitoring and diagnostics of wind turbines: A survey
Kapuria Condition Monitoring of a Centrifugal Pump using Bayesian Networks
Murugan et al. Design of monitoring system and fault diagnosis in wind turbine based on can bus using ARM
Botros et al. Recoverable versus unrecoverable degradations of gas turbines employed in five natural gas compressor stations

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant