水利水电类专业提高生产实习质量的探索与实践

生产实习是工科类专业教学过程中重要的综合性实践环节,其质量直接影响着学生掌握科学技能、锻炼动手能力以及适应社会能力的水平。西安理工大学水利水电类专业结合多年的生产实习实践,有针对性地采取了精选实习路线、合理编制实习计划、以问题驱动激发学生的实习热情、以多样化形式推进实习的深度和广度、加强与实习基地的合作、发挥指导教师的作用、加强过程的全面管理等措施,有效地提高了生产实习效率与质量。     

轴流式水轮机转轮叶片的强度和刚度分析

用ANSYS有限元分析方法对某轴流式水轮机的新老转轮叶片的刚度和强度进行了计算，对转轮叶片肩部的应力集中作了对比分析。     

高热流条件下过冷沸腾流动阻力特性试验研究

过冷沸腾在高热流冷却场合得到了广泛的应用,如聚变堆偏滤器冷却、压水堆堆芯冷却。其中,过冷沸腾流动阻力是换热系统设计的关键内容之一。试验研究了高热流条件下竖直通道内水的过冷沸腾流动阻力特性,试验段为内径6 mm、长径比44.4的不锈钢圆管。试验参数范围：热通量7.5~12.5 MW/m²,质量流速6000~10000 kg/(m²?s）,系统压力3~5 MPa,进口流体温度80~200℃。分析了质量流速、热通量、压力、沸腾数、Jacob数等参数对阻力的影响。结果显示,过冷沸腾流动阻力随着热流及质量流速的增加而增加,随压力增加而减小。将试验数据与文献中的经验关联式作对比,结果表明各关联式的预测误差较大,主要归结于拟合参数及工作流体的差异。研究发现管径尺寸效应也是影响阻力的一个因素,为此在前期成果的基础上,提出了一个添加管径因素修正项的经验关联式,该关联式的预测误差在±18%范围内。     

基于时间序列相似性挖掘的水电机组振动故障诊断研究

时间序列的相似性挖掘是水电机组故障诊断的重要方法,本文提出一种基于频率模糊贴近度的时间序列相似性的数据挖掘方法,用来解决水电机组故障诊断中振摆特征曲线的相似性比较问题。该方法将复杂的时域问题转化为频域问题,通过模糊贴近来度量时间序列之间的距离,刻画出数据时间序列的相似程度。该算法应用到大峡水电站二号机组的故障诊断中,结果表明,该方法能够对故障做出准确判别,分离各种故障类型。由于需要存储的数据比较少,速度快,非常适于水电机组故障诊断中大规模图形序列挖掘。     

水库闸门防冻方法研究

通过对人工破冰法、压缩空气吹冰法、电加热融冰法、水泵扰动破冰法、热管传热破冰法等5种方法的分析比较,得出水泵扰动破冰法是目前最可靠、最合理的水库闸门防冻的方法。研究开发了"浮筒-索道"式自动升降防冻装置,并实现了远方启停操作和运行状态监视,现场运行效果良好,为解决冬季高寒地区水工建筑物及弧门冰害问题提供了借鉴,具有良好的推广价值。     

基于频谱法和带偏差单元递归神经网络的水电机组振动故障诊断

引起水电机组振动的原因很复杂,而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生,使得故障诊断很困难,目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类,尤其是BP网络应用较多,但BP网络训练速度慢。文章提出应用带偏差单元递归神经网络的方法对水电机组的振动故障进行诊断。先对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。水电机组振动故障诊断仿真分析表明,与常规方法相比,应用带偏差单元递归神经网络进行故障诊断具有快速有效的优点。     

经验模式分解的改进及其在水轮发电机组振动信号分析中的应用

经验模式分解可以将非线性、非平稳信号分解为有限个固有模式函数,在故障诊断中这些固有模式函数常常就是故障信号。但端点效应和分解终止条件的不当使其在分解过程中出现假频,限制了其应用。提出采用可变长极值镜像拓延法,对原信号两端包络进行拓延,有效地消除了端点效应;并提出在分解过程中采用不同的结束标准,使程序在适当的时候结束,提高了分解精度和速度。最后,将该方法应用于水轮发电机组振动信号分析中,取得了满意的效果。     

水电机组振动故障诊断的人工神经网络选择研究

引起水电机组振动的原因很复杂，而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生，使得故障诊断很困难，目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类，但如何选择故障诊断的神经网络一直是个难点。文章研究了3种人工神经网络，即反向传播网络（BPN）、概率神经网络（PNN）和学习矢量量化网络（LVQ）对水电机组振动故障诊断性能的影响。结果表明，人工神经网络的结构和算法，包括相关训练参数的选择对故障诊断性能有着重要影响。比较而言，学习矢量量化网络和概率神经网络在分类能力方面要比反向传播网络好一些，概率神经网络在计算负载方面比学习矢量量化网络要更胜一筹。     

基于CFD技术的水轮机性能预估

CFD计算流体力学作为一门不断发展和成熟的学科已在航空、能源、水利等相关领域得到广泛应用.介绍了CFD技术及其应用,通过对水轮机内部流场进行CFD分析,可以提供各流动部件损失计算的数据进而计算出水轮机的效率.总结了较精确的水轮机各部件水力损失计算公式,指出了现有的水轮机性能预估方法存在的难点和问题,提出了一些新的见解.     

基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本，通过训练，使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系，在完成局部诊断后再实现决策信息融合，从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例，进行了应用检验。研究结果表明，与常规方法相比，最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点，适合水电机组振动故障的诊断。