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采用大涡模拟方法对灯泡贯流式水轮机全流道非定常湍流进行数值模拟,分析了额定工况和小流量工况下的压力脉动特征。计算结果表明:额定工况下,导叶前后、转轮出口的压力脉动主频为叶片频率,振幅最大值出现在转轮出口,尾水管内的压力脉动主频为转轮的转动频率,幅值相对较小;小流量工况下转轮出口产生偏心涡带,涡带旋转导致尾水管内产生低频压力脉动,低频压力脉动由尾水管向上游传递,幅值逐渐减小;额定工况下叶片上监测点的压力脉动频率为转轮转动频率的整数倍,幅值较小;小流量工况下,叶片上监测的点压力脉动幅值显著增大,脉动主频与次主频之和约为转轮的转动频率。 相似文献
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水轮机在偏离最优工况运行时,水流的环量会使尾水管中心产生低压并形成涡带.此涡带引起尾水管压力脉动继而引起机组的振动和噪音.通过主轴中心孔补气,可减小尾水管内的真空度,破坏尾水管内的螺旋形涡带的形成和压力脉动、转轮的汽蚀等,从而保证机组的安全稳定运行.参 1 相似文献
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《水力发电学报》2017,(6)
尾水管中的偏心回转涡带是引起机组振动的重要原因之一。为了降低尾水管内的压力脉动,对一混流式水轮机进行三维非定常数值模拟,分析水轮机在部分负荷工况下压力脉动的幅值及频率特性。同时对加长泄水锥、0.03Q水力干扰、加长泄水锥与水力干扰共同作用的3种改进方案进行数值模拟,对比分析改进后尾水管的压力脉动特性。研究结果表明:3种改善措施均能有效改善尾水管内的压力脉动。加长泄水锥对降低尾水管直锥管段的压力脉动比较明显,相对于仅添加水力干扰,水力干扰与加长泄水锥方法联合能更有效的改变尾水管内的压力脉动的幅值和频率。3种改进措施均会降低水轮机效率,其中加长泄水锥与水力干扰结合方案的水轮机效率下降最大。 相似文献
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水轮机内部涡流与尾水管压力脉动相关性分析 总被引:3,自引:0,他引:3
本文对三峡水轮机模型机组进行了全流道非定常湍流数值模拟,选择了2个活动导叶开度工况,分别计算不同流量下水轮机尾水管内的旋涡流动。计算结果能够明显显示尾水管涡带的形成和发展,及尾水管内各个记录面上的压力脉动和相应的旋涡转动周期有密切的关系;同时,还表示了旋涡沿流动方向的产生、发展和消失的过程,及其对于压力脉动的形成的影响作用。通过分析发现,形成涡带的旋涡运动是从上冠附近进入到尾水管的,类似于绕流体的脱体涡,说明对于上冠附近流场的研究有助于进一步探讨涡带运动形成机理和减小压力脉动措施。 相似文献
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湍流模型对水轮机压力脉动数值预测的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
分别采用大涡模拟模型、标准k-ε模型和Realizablek-ε模型,对模型水轮机全流道内的三维非定常湍流进行了数值模拟,对导水机构及尾水管内的湍流压力脉动进行分析,并与试验结果比较。分析结果表明:大涡模拟方法对湍流脉动的大尺度分量进行直接模拟,对强旋流有很好的适应性,能够较准确预测水轮机的压力脉动;Realizablek-ε模型考虑了流体微团转动的影响,可定性分析水轮机全流道的压力脉动特征;标准k-ε模型忽略了流体微团转动的影响,对水轮机压力脉动的模拟结果误差较大。 相似文献
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水电机组在调频、调峰及调节新能源波动的过程中经常偏离最优工况运行,由此带来的尾水管涡带和压力脉动问题备受关注,这严重限制了机组的调节能力。本文采用RANS-LES方法,模拟了混流式水轮机变速运行模式下的尾水管涡带和压力脉动分布特性。结果表明:在消涡转速附近,尾水管涡带减小明显,偏离消涡转速时,尾水管涡带将增强;从消涡转速增加到最佳转速,虽然涡带增多、压力脉动幅值有所增大,但效率也随之提高;在最佳转速运行时,水轮机效率最高,相对传统恒速运行模式,可以提高7%左右。研究结果可以为水电机组的运行管理提供参考。 相似文献
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为在设计过程中预测尾水管涡带,分析混流式水轮机转轮出口旋流与尾水管涡带之间关系,通过三维非定常雷诺时均值法对一个180 m水头段的混流式水轮机在三种典型工况下进行数值模拟分析,在数值模拟的基础上可视化尾水管涡带形状,并与模型试验的结果进行比较,验证模拟尾水管涡带方法的正确性。通过对典型工况下转轮出口速度、出口旋流数和涡带形状等来分析转轮出口旋流与尾水管涡带的关系,同时分析在尾水管锥段内旋流数轴向变化规律。结果表明:转轮出口旋流数随运行流量减小而增大,当转轮出口旋流数大于临界值时,尾水管内形成螺旋形涡带及低速区与回流;旋流数小于临界值时,尾水管内无明显涡带产生。 相似文献
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混流式水轮机中旋涡流的LES法预测 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于N-S方程和大涡模拟(LES)模型,采用贴体坐标和四面体网格系统,用SIMPLE算法求解,对混流式水轮机内部流动进行了三维非定常紊流计算,较准确地预测了一混流式水轮机在各工况下的内部流动,尤其是尾水管和转轮内的旋涡流动。 相似文献
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小波包特征熵神经网络在尾水管故障诊断中的应用 总被引:26,自引:5,他引:26
为精确诊断水轮机尾水管涡带,该文提出一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的尾水管压力脉动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本对三层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明训练成功的BP网络能够很好地诊断机组尾水管是否发生涡带以及涡带的严重程度,为水轮机故障诊断开辟新的途径。 相似文献