浅谈电力建设企业的质量方针和质量目标

对ISO 9000质量管理体系标准中质量方针、质量目标进行了简单的解释,详细分析了电力建设企业中质量方针和质量目标制定、实施和审核中存在的问题,并制定了相应的对策,以供电力施工企业参考。     

基于性能可靠性的风电机组功率曲线评定新方法

针对在实际风电机组验收过程中基于功率曲线的考核评估非常困难的问题,利用中央监控系统的机组运行数据,进行了运行功率曲线的测量,并基于性能可靠性理论,根据制造商承诺功率曲线性能,构建了基于性能可靠度的功率曲线评估方法.利用该方法对北方某风电场5台机组的功率曲线进行了评估.结果表明:5台机组中,6号机组的可靠性最高,4号机组的可靠性最差;该方法评估准确、简单实用,为工程中功率曲线的评价提供了参考.     

基于AIF和TT的滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障模式下的微弱特征难以提取的问题,提出了基于自适应迭代滤波（adaptive iterative filtering,简称AIF）和改进的时时变换（time?time transform,简称TT）的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,采用AIF将信号分解,得到一系列本征模态分量,并以最大相关峭度作为评价准则,筛选出其中的特征分量,实现滚动轴承复合故障振动信号的特征分离;其次,利用改进的时时变换方法对特征分量进行降噪,增强特征分量的冲击特征;最后,对降噪的特征分量进行包络谱分析,提取故障特征频率,实现滚动轴承故障模式的精确判别。仿真实验和故障诊断实例表明,该方法可以有效提取滚动轴承复合故障模式下的微弱特性信息。     

激光-核子皮带秤在热电厂燃料输送系统中的应用

发电厂通过皮带秤对原煤进行计量,以控制发电成本.激光-核子皮带秤是一种全新的原煤计量工具,它主要由体积模块、密度模块、测速模块、数据处理系统(主控计算机)4个部分组成,利用激光图像分析与γ辐射测量两种不接触测量技术,实现输送带上散装物料的称量.最后,以在发电厂燃料输送系统中的应用为例,说明了这种新型皮带秤的广泛应用前景.     

基于分段线性分类器的滚动轴承的故障识别

为了解决滚动轴承的特征提取和故障特征的模式分类问题,提出了一种应用小波包变换和线性分类器相结合的滚动轴承故障诊断的识别方法。根据轴承振动信号的频域变化特征,首先对滚动轴承振动信号进行三层小波包分解,提取第三层各个终节点系数的能量作为特征向量,然后将特征向量输入由线性判别式构成的分段线性分类器中进行故障的模式分类和识别,最后在滚动轴承试验台上实测故障。试验表明,分段线性分类器可以有效地识别轴承的故障模式。     

双排四点接触球转盘轴承载荷分布的研究

变桨轴承和偏航轴承是风力发电机组关键部件之一,通常采用单排或双排四点接触球转盘轴承,运用赫兹弹性接触理论,建立了双排四点接触球转盘轴承力学模型,推导了基于联合载荷(轴向载荷、径向载荷和倾覆力矩)作用下的轴承载荷分布计算公式,并运用数值迭代方法进行求解,最后以某兆瓦级风力发电机双排四点接触球变桨轴承为例,应用该模型进行了转盘载荷分布的数值计算和分析,初步说明该模型的合理性,为风电机组转盘轴承设计和选型提供了可靠地理论依据。     

基于LabVIEW的虚拟振动信号分析模块的设计

以LabVIEW集成开发环境为平台,开发出新型振动信号分析模块,并以自相关和自功率谱为例,介绍了该模块时域和频域分析功能的实现过程,经仿真信号实验,得出的结果符合理论要求.     

风电机组试运行期间停机时间建模分析

并网风电机组作为大型户外单体机电设备,其平均停机时间（mean downtime,MDT）是反映机组可靠性的重要指标之一.针对试运行期间的MDT估计问题,提出一种基于Weibull分布的MDT建模估计方法.以山东青岛某风电场投入试运行的14台1.5 MW永磁直驱风电机组的停机时间为研究对象,通过箱线图检验法,剔除疑似异常数据,再对修正后的数据进行概率纸检验,建立基于Weibull分布的机组停机时间模型.截取2012年12月-2013年3月14台机组停机时间数据,利用模型的数学性质,进行平均停机时间的点、双侧区间和单侧区间上限估计.基于计算结果,分析影响停机时间的原因,并提出降低试运行期间机组停机时间的建议.     

机器人在垂直输气管道中的运行速度

管道机器人在进入垂直输气管道向下运行时,由于机器人自重会使设备加速运行。为了探究垂直输气管道中机器人的运行速度规律,首先利用牵拉试验验证了机器人在一定运行速度范围内其运行阻力基本保持不变;然后根据动量守恒定律建立了机器人在垂直管道向下运行时的受力状态方程。由于机器人自重影响,机器人将做加速度减小的加速运动,分析了由于加速运动导致的机器人速度增量与压强增量间的关系,当压强增量与机器人自重再次达到受力平衡时,机器人速度达到最大值。确定了机器人最大运行速度的计算方法,可在机器人通过垂直输气管道时提前预测机器人的最大运行速度。通过与数值模拟结果和工业现场实际运行速度进行对比,验证了计算方法的可靠性。     

试运行期间风电机组平均故障间隔时间的估计

试运行期间平均故障间隔时间(mean time between failures,MTBF)是反映风电机组可靠性的重要指标,但由于此期间的运行故障数据样本少且故障停机随机性较强,现有MTBF分析方法的误差较大。针对此种小样本估计问题和故障的随机性,提出了一种利用多台机组运行信息的MTBF估计方法。其基本思路是:根据风电机组安装及其故障数据的特点,构造具有相同配置的多台故障停机的随机截尾数据,对机组的可靠度进行Kaplan-Meier非参数估计;基于这种初步估计结果,再进行二参数威布尔(Weibull)分布拟合,并根据Weibull分布的性质计算得到机组的MTBF。该文利用北方某风电场的试运行数据,对2012年11月投产的20台风电机组进行了MTBF分析计算,结果表明该方法能够有效提高机组试运行期MTBF估计的精度。