CN112130067B - 一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法 - Google Patents
一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112130067B CN112130067B CN202010909103.5A CN202010909103A CN112130067B CN 112130067 B CN112130067 B CN 112130067B CN 202010909103 A CN202010909103 A CN 202010909103A CN 112130067 B CN112130067 B CN 112130067B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- early warning
- alarm
- magnetic leakage
- monitoring system
- point
- 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
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 230000004907 flux Effects 0.000 title claims abstract description 12
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims description 10
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
- G01R31/343—Testing dynamo-electric machines in operation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)
Abstract
本发明涉及一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法，包括(1)搭建大型发电机漏磁在线监测系统；(2)设定预警触发条件，在线监测运行情况；(3)辨识预警数据，排除可能故障；(4)确定漏磁发生，设定报警触发条件；(5)持续在线监测漏磁发生情况；(6)给出大型发电机漏磁治理建议。本发明从工程实际出发，通过不影响正常生产运行的手段辨识出轻度至重度各程度的一种大型发电机漏磁故障，并能通过搭建在线监测系统密切监视漏磁故障的发展情况，具有较高的可操作性和参考性。
Description
技术领域
本发明属于大型发电设备设备运维技术领域，涉及漏磁故障在线监测技术，尤其是一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及辨识方法。
背景技术
大型发电机是汽轮发电机组、水轮发电机组、燃气轮机组、核电机组的重要组成部分，同时也是大型同步电网的一个重要环节。大型发电机运行过程中与原动机不同，除受强机械作用力影响外，还受到强电磁力影响，大型发电机漏磁是其电磁力影响下的常见故障。
大型发电机的漏磁故障具有发生概率大、持续时间短、极难发现、轻度故障无危害、中重度故障危害大等特点，目前还没有系统性的针对轻度发电机漏磁故障的辨识方法，仅能凭借中重度产生危害后反推故障原因，同时也没有能够实现在线监测大型发电机漏磁的方法。大型发电机中重度漏磁故障可能导致发电机轴面损伤、破坏传感器、产生较大轴电流等危害，需要发电机组运维及技术监督机构对该故障的前期辨识及在线监测给予足够的重视。
在大型发电设备运维中，轻度的大型发电机漏磁通常被忽略，中、重度的漏磁需要通过对发电机本体进行解体来辨识，故障造成的后果已经产生，解体在影响生产运行的同时还对发电机本体造成损害，设备检修成本很高，同时轻度的漏磁通常会随着长时间的运行演变为中、重度漏磁。急需一种能够辨识大型发电机漏磁、特别是轻度漏磁的方法，特别是一种能够在线监测大型发电机漏磁的方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种大型发电机漏磁故障在线监测及辨识方法，实现对各种程度的漏磁故障的辨识。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是：
一种大型发电机漏磁故障在线监测系统，包括：
机组原有电涡流传感器、机组原有振动监测器、机组原有供电模块，机组原有电涡流传感器分别与大型发电机本体及机组原有振动监测器连接；
加装的电涡流传感器、加装的高精度振动监测器、加装的独立供电模块，加装的电涡流传感器分别与大型发电机本体及加装的高精度振动监测器连接；
监测系统控制模块、预警模块、报警模块，监测系统控制模块分别与预警模块、报警模块连接；
监测系统控制模块分别与机组原有振动监测器及加装的高精度振动监测器连接，加装的高精度振动监测器与机组原有振动监测器连接，加装的独立供电模块分别为加装的电涡流传感器、加装的高精度振动监测器、监测系统控制模块供电。
而且，所述的加装的高精度振动监测器采样频率不低于3200Hz，频谱测量范围为50-5000Hz。
一种大型发电机漏磁故障在线监测系统的监测及辨识方法，步骤如下：
(1)设定预警触发条件，在线监测运行情况；
(2)辨识预警数据，排除可能故障；
(3)确定漏磁发生，设定报警触发条件；
(4)持续在线监测漏磁发生情况。
而且，步骤(1)所述的预警触发条件为加装的高精度振动监测器某一采样点振动幅值超过前一测量点100μm，并持续进行监测，对触发预警点前后10s数据进行存储。
而且，步骤(2)所述的辨识预警数据的依据为预警点前后趋势图及预警及前后测量点频谱图，观测预警点前后趋势图，确定预警点是否为突然出现较大幅值；观测预警点及前后测量点频谱图，确定预警点多出的幅值频谱分布于500Hz以上。
而且，步骤(2)所述的排除可能故障包括外部环境干扰、转子轴面损伤、供电系统异常、信号线完整性、传感器安装稳定性。
而且，步骤(3)所述的设定报警触发条件为幅值下限为预警点幅值减20μm。
而且，步骤(4)所述的持续在线监测漏磁发生情况的具体实施方法为：根据报警条件进行统计，某一报警幅值超过报警触发幅值40μm的定义为中度漏磁发生一次、某一报警幅值超过报警触发幅值80μm的定义为重度漏磁发生一次；某一报警点与前一报警点时间间隔较前一报警点与之前报警点时间间隔缩短50％的定义为中度漏磁发生一次、某一报警点与前一报警点时间间隔较前一报警点与之前报警点时间间隔缩短75％的定义为重度漏磁发生一次；其余情况记录为轻度漏磁。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明对大型发电机漏磁故障在线监测及辨识方法不仅能实现对各种程度的漏磁故障进行辨识，而且实现了漏磁故障的在线监测与评估，提出了常见的故障治理方法，对工程人员发现、辨识及处理大型发电机漏磁故障提供参考。
2、本发明从工程实际出发，通过不影响正常生产运行的手段辨识出轻度至重度各程度的一种大型发电机漏磁故障，并能通过搭建在线监测系统密切监视漏磁故障的发展情况，具有较高的可操作性和参考性。
附图说明
图1为本发明大型发电机漏磁故障在线监测及辨识方法流程图。
图2为大型发电机漏磁在线监测系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法，该方法的基本流程如图1所示，结合流程图阐述该方法详细的具体步骤如下：
(1)搭建大型发电机漏磁在线监测系统，该系统示意图如图2所示，该系统包括：
①发电机组原有的振动监测系统具备的电涡流传感器、振动监测器、机组供电模块；
②针对发电机加装的电涡流传感器、高精度振动监测器、独立供电模块；
③振动监测器向高精度振动监测器数据传输用信号线；
④监测系统控制模块、预警模块、报警模块。监测系统控制模块分别与预警模块、报警模块连接。
监测系统控制模块分别与发电机组原有的振动监测器及后加装的高精度振动监测器连接，后加装的高精度振动监测器与发电机组原有的振动监测器连接，独立供电模块分别为后加装的电涡流传感器、高精度振动监测器、监测系统控制模块供电。
该系统的高精度振动监测器采样频率不低于3200Hz，频谱测量范围为50-5000Hz。
(2)设定预警触发条件，在线监测运行情况，具体实施方法为：监测系统控制模块设定预警触发条件为高精度振动监测器某一采样点振动幅值超过前一测量点100μm，监测系统续进行监测，并对触发预警点前后10s数据进行存储，使该部分数据不在滚动删除的范围内。
(3)辨识预警数据，排除可能故障，具体辨识方法为观测预警点前后趋势图，确定预警点是否为突然出现较大幅值，预警点前后测量点幅值变化不大；观测预警点及前后测量点频谱图，确定预警点多出的幅值频谱分布于500Hz以上。
具体排除方法为：
①排除外部环境干扰，排查预警点时刻是否有人员在发电机本体、传感器端子盒、电子间使用无线通讯设备(对讲机、手机等)，如有类似情况确定为外部环境干扰，排除预警；
②排除转子轴面损伤，调取临近位置(距离应在5-30cm范围)机组电涡流传感器、加装电涡流传感器幅值变化情况是否一致，若不一致则可能为预警传感器轴面存在缺陷，排除预警；
③排除供电系统异常，由于发电机组本身振动监测系统与机组其他传感器共用公共端，当其触发预警时，调取发电机组本身与加装传感器数值进行比对，若不一致则确定为公共端影响，排除预警；
④排除信号线完整性，对触发预警传感器至前置器、前置器至端子排、端子排至监测器信号线进行排查，若发现松动、破损等问题则确定为信号线影响，排除预警；
⑤排除传感器安装稳定性，对触发预警传感器支架、紧固螺栓、本体刚度进行排查，若发现问题则确定为传感器安装影响，排除预警。
(4)确定漏磁发生，设定报警触发条件，具体实施方法为经所述步骤(3)辨识、排查通过后确定为漏磁故障，重新设定报警触发条件幅值下限为预警点幅值减20μm，避免无关条件干扰。
(5)持续在线监测漏磁发生情况，具体实施方法为根据报警条件进行统计，某一报警幅值超过报警触发幅值40μm的定义为中度漏磁发生一次、某一报警幅值超过报警触发幅值80μm的定义为重度漏磁发生一次；某一报警点与前一报警点时间间隔较前一报警点与之前报警点时间间隔缩短50％的定义为中度漏磁发生一次、某一报警点与前一报警点时间间隔较前一报警点与之前报警点时间间隔缩短75％的定义为重度漏磁发生一次；其余情况记录为轻度漏磁。
(6)给出大型发电机漏磁治理建议，具体实施方法为根据所述步骤(5)中、重度漏磁统计情况，发生中度漏磁的给出发电机转子退磁观察的建议，发生重度漏磁的给出停机警告进行发电机端部结构优化、发电机设计参数比对修复的建议。
至此，大型发电机漏磁故障在线监测及辨识完毕，整理预警、报警、治理建议数据，形成数据汇总输出。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种大型发电机漏磁故障在线监测系统，包括：
机组原有电涡流传感器、机组原有振动监测器、机组原有供电模块，机组原有电涡流传感器分别与大型发电机本体及机组原有振动监测器连接；
加装的电涡流传感器、加装的高精度振动监测器、加装的独立供电模块，加装的电涡流传感器分别与大型发电机本体及加装的高精度振动监测器连接；
监测系统控制模块、预警模块、报警模块，监测系统控制模块分别与预警模块、报警模块连接；
监测系统控制模块分别与机组原有振动监测器及加装的高精度振动监测器连接，加装的高精度振动监测器与机组原有振动监测器连接，加装的独立供电模块分别为加装的电涡流传感器、加装的高精度振动监测器、监测系统控制模块供电；
所述的大型发电机漏磁故障在线监测系统的监测及辨识方法，步骤如下：
(1)设定预警触发条件，在线监测运行情况，所述的预警触发条件为加装的高精度振动监测器某一采样点振动幅值超过前一测量点100μm，并持续进行监测，对触发预警点前后10s数据进行存储；
(2)辨识预警数据，排除可能故障，所述的辨识预警数据的依据为预警点前后趋势图及预警及前后测量点频谱图，观测预警点前后趋势图，确定预警点是否为突然出现较大幅值；观测预警点及前后测量点频谱图，确定预警点多出的幅值频谱分布于500Hz以上；所述的排除可能故障包括外部环境干扰、转子轴面损伤、供电系统异常、信号线完整性、传感器安装稳定性；
(3)确定漏磁发生，设定报警触发条件，所述的设定报警触发条件为幅值下限为预警点幅值减20μm；
(4)持续在线监测漏磁发生情况。
2.根据权利要求1所述的大型发电机漏磁故障在线监测系统，其特征在于：所述的加装的高精度振动监测器采样频率不低于3200Hz，频谱测量范围为50-5000Hz。
3.根据权利要求1所述的大型发电机漏磁故障在线监测系统，其特征在于：步骤(4)所述的持续在线监测漏磁发生情况的具体实施方法为：根据报警条件进行统计，某一报警幅值超过报警触发幅值40μm的定义为中度漏磁发生一次、某一报警幅值超过报警触发幅值80μm的定义为重度漏磁发生一次；某一报警点与前一报警点时间间隔较前一报警点与之前报警点时间间隔缩短50％的定义为中度漏磁发生一次、某一报警点与前一报警点时间间隔较前一报警点与之前报警点时间间隔缩短75％的定义为重度漏磁发生一次；其余情况记录为轻度漏磁。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010909103.5A CN112130067B (zh) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010909103.5A CN112130067B (zh) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112130067A CN112130067A (zh) | 2020-12-25 |
| CN112130067B true CN112130067B (zh) | 2024-04-23 |
Family
ID=73848782
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010909103.5A Active CN112130067B (zh) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112130067B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114216065B (zh) * | 2021-12-27 | 2023-08-22 | 大连华锐重工集团股份有限公司 | 一种液压滑环泄漏状态监测系统及方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011023596A1 (en) * | 2009-08-28 | 2011-03-03 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for monitoring wind turbine generator vibration |
| CN202083463U (zh) * | 2011-06-10 | 2011-12-21 | 成都赛腾自动化工程有限公司 | 抗励磁引线漏磁干扰轴振电涡流传感器 |
| CN202974423U (zh) * | 2012-10-11 | 2013-06-05 | 成都赛腾自动化工程有限公司 | 基于LabVIEW的旋转机械振动监测系统 |
| CN103148928A (zh) * | 2013-01-29 | 2013-06-12 | 北京信息科技大学 | 基于机电量关联分析的发电机定子端部绕组劣化诊断方法 |
| CN103335708A (zh) * | 2013-06-13 | 2013-10-02 | 华北电力大学 | 汽轮发电机组低频振动实时预警方法 |
| WO2016037711A1 (en) * | 2014-09-09 | 2016-03-17 | Abb Technology Ltd. | System for monitoring operation status of electric machine and mobile phone therefor and server-based system using the same |
| CN106768274A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 浙江中电智能科技有限公司 | 一种发电机定子绕组端部振动监测系统及监测方法 |
| CN107064796A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-18 | 哈尔滨理工大学 | 智能电机振动在线监测及预警系统 |
| CN110346722A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-10-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种发电机励磁系统在线监测故障诊断装置 |
| CN110632512A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-12-31 | 西安交通大学 | 一种基于漏磁和振动信号的感应电机监测方法及装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102042166B (zh) * | 2010-11-25 | 2012-12-26 | 华锐风电科技(集团)股份有限公司 | 风电机组振动检测装置及方法 |
| US20190033843A1 (en) * | 2017-07-26 | 2019-01-31 | Caterpillar Inc. | System and method for detecting abnormal operating condition of genset power system component |
-
2020
- 2020-09-02 CN CN202010909103.5A patent/CN112130067B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011023596A1 (en) * | 2009-08-28 | 2011-03-03 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for monitoring wind turbine generator vibration |
| CN202083463U (zh) * | 2011-06-10 | 2011-12-21 | 成都赛腾自动化工程有限公司 | 抗励磁引线漏磁干扰轴振电涡流传感器 |
| CN202974423U (zh) * | 2012-10-11 | 2013-06-05 | 成都赛腾自动化工程有限公司 | 基于LabVIEW的旋转机械振动监测系统 |
| CN103148928A (zh) * | 2013-01-29 | 2013-06-12 | 北京信息科技大学 | 基于机电量关联分析的发电机定子端部绕组劣化诊断方法 |
| CN103335708A (zh) * | 2013-06-13 | 2013-10-02 | 华北电力大学 | 汽轮发电机组低频振动实时预警方法 |
| WO2016037711A1 (en) * | 2014-09-09 | 2016-03-17 | Abb Technology Ltd. | System for monitoring operation status of electric machine and mobile phone therefor and server-based system using the same |
| CN106768274A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 浙江中电智能科技有限公司 | 一种发电机定子绕组端部振动监测系统及监测方法 |
| CN107064796A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-18 | 哈尔滨理工大学 | 智能电机振动在线监测及预警系统 |
| CN110346722A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-10-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种发电机励磁系统在线监测故障诊断装置 |
| CN110632512A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-12-31 | 西安交通大学 | 一种基于漏磁和振动信号的感应电机监测方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 水轮发电机组低成本监测及优化研究;陆桂明;龚钰婷;;人民黄河(04);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112130067A (zh) | 2020-12-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102456419B (zh) | 核反应堆屏蔽泵运行故障监测方法及其监测系统 | |
| JP5079878B2 (ja) | 遠隔監視装置 | |
| CN201229389Y (zh) | 电缆护层绝缘在线监测装置 | |
| CN110568324B (zh) | 一种gis局放在线监测系统及方法 | |
| CN112130067B (zh) | 一种大型发电机漏磁故障在线监测系统及监测辨识方法 | |
| CN111916305A (zh) | 一种高压真空断路器中真空度监测方法和装置 | |
| CN111913079A (zh) | 一种架空输电线缆故障检测系统 | |
| CN114485921B (zh) | 反应堆设备元件振动监测方法及系统 | |
| CN111594395B (zh) | 一种风电机组塔筒共振识别方法、装置及监测报警系统 | |
| CN201000476Y (zh) | 一种发电机转子绕组匝间短路在线诊断仪 | |
| JP2012181859A (ja) | 遠隔監視装置 | |
| WO2022105285A1 (zh) | 一种基于冲击事件来监测异常状态的系统及方法 | |
| CN201364482Y (zh) | 综合测量、监测报警和控制系统 | |
| CN210952934U (zh) | 一种开关柜状态监测诊断系统 | |
| CN205593707U (zh) | 汽轮发电机组高中压转子动平衡优化装置 | |
| CN205826309U (zh) | 发动机测试台架及其测功机振动监测系统 | |
| CN114993461B (zh) | 一种塔机机构电机振动的检测系统和方法 | |
| CN115792708B (zh) | 一种spd在线老化监测系统及方法 | |
| KR20080063572A (ko) | 빌트인 디지털 진동모니터 | |
| CN116027136A (zh) | 一种线路避雷器故障状态告警监测方法及系统 | |
| CN101556209B (zh) | 一种设备点检方法及点检装置 | |
| CN110261716B (zh) | 基于狄拉克混合机制的变压器运行状态振声检测方法 | |
| CN110161363B (zh) | 基于主频表征量的变压器运行状态振声检测方法和系统 | |
| CN211401406U (zh) | 一种设备噪声监测系统 | |
| CN202350727U (zh) | 一种一体化轴向位移变送器 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |