变频式差胀涡流传感器的研制

为了配合汽轮发电机组状态监测系统中的差胀测试要求,研制了变频式差胀涡流传感器.介绍了变频式涡流传感器的工作原理,根据测出的位移与频率的关系数据,提出了一种线性化数学模型.设计了传感器测量电路,探讨了消除材料敏感性的方法,并对变频式差胀涡流传感器进行了标定和相关性能测试.该传感器的优点是可以提供频率和电压两种信号输出,频率输出可以有效提高信号传输的抗干扰能力,便于数据采集和处理,而电压输出则可以直接得到位移量.现场实验结果表明,变频式差胀涡流传感器分辨率和精度高,抗干扰能力强,性能稳定可靠.     

汽轮发电机组振动周期性波动故障原因分析

某电厂大修后开机过程中出现了比较大的振动故障，振动呈现明显的周期性波动现象，停机过程中振动异常增大，严重影响了机组的安全稳定运行。全面介绍了机组振动测试分析结果，深入分析了机组故障原因，指出轴承油档内油垫与轴的摩擦是导致异常振动的根本原因，据此进行了治理，取得了良好效果。     

振动涡流传感器关键技术研究

目前,大型旋转机械轴振动监测主要使用涡流传感器,其性能的优劣,直接关系到整个机组能否安全可靠稳定运行。针对振动涡流传感器的材料敏感性和温漂问题,分别进行了相关实验研究。首先通过实验数据处理,提出了一种消除材料敏感性的变换方法,并对该方法进行了理论论证;其次在理论上分析了影响温漂的主要因素,提出了一种能够有效减小温漂的方法。最后将两种方法综合应用于探头设计之中,实验表明,振动涡流传感器材料敏感性误差小于3.5%,温漂小于2.5%。     

小波网络在振动信号时间序列预报中的应用

介绍了离散仿射小波神经网络的原理及其构建方法 ,用正交最小二乘算法进行小波基函数的选择 ,用最小二乘算法确定小波网络权值。说明小波神经网络具有高度的非线性函数逼近能力 ,可以用于建立时间序列预报模型 ,最后给出了小波网络用于建立旋转机械振动信号时间序列预报模型实例。     

改进BP网络在旋转机械故障诊断中的应用

ＢＰ神经网络在旋转机械故障诊断中得到了广泛应用，但是实践中发现，ＢＰ网络的联想能力有限，特别是对于多故障情况。本文对此进行了改进，提出了一种新型ＢＰ网络模型。新模型增加了输入、输出层间的部分连接，大大提高了ＢＰ网络的联想能力，特别适用于象旋转机械这类复杂系统的故障诊断。     

母管制循环水系统数学模型及其求解方法的研究

建立了南京热电厂双母管制循环水系统的数学模型。通过分析这个复杂的水力管网系统的拓扑结构，引入虚拟流程阻力，将其分解为简单的水力管路系统，解决了母管制循环水系统经济运行中的一个关键问题，为分析复杂的母管制系统提供了一种有效方法。     

基于径向基函数的滑动轴承压力分布求解模型

建立了一种基于径向基函数配置理论的滑动轴承压力分布求解数学模型。这是一种无网格方法，采用全局逼近模式求解，建模简单，可以方便地向三维空间推广。以圆柱轴承为例，计算了轴承内油膜压力分布，比较了新模型与有限元模型的计算结果，指出新模型可以用较少的样本点获得同样高的精度。分析了形状参数对计算结果精度和可靠性的影响，指出形状参数存在最佳值，提出了基于联想点误差最小原则选择最佳形状参数的方法。     

多支撑汽轮发电机组轴承载荷灵敏度计算与分析

大型汽轮发电机组是一个多支撑结构,各轴承载荷分配情况直接影响到机组的安全稳定运行,严重时可能会导致机组失稳。标高是轴承载荷最主要的影响因素。文章发展了传统的轴承载荷计算方法,使之可以求解轴承载荷对标高变化的灵敏度阵。利用灵敏度矩阵可以非常方便地获得不同标高下轴承载荷分配情况,避免大量繁琐的计算工作。结合国产６００ＭＷ汽轮发电机组进行了分析,给出了一些有用的结论。     

MotorolaDSP多引导方式与应用

本文以Motorola公司的数字信号处理器DSP56303为例讨论新颖的单片计算机多引导方式的原理,系统结构、实现方法及使用,并介绍了几个需多引导方式支持的特殊应用实例,展现了此方法的灵活性及优越性。     

汽轮发电机组回热系统通用热平衡方程及其结构模型研究

分析复杂、多变的汽轮发电机组回热系统,需要具有良好性能的通用计算模型。该文通过深入分析回热系统的结构及其能量、质量平衡关系,提出了一种新的回热系统计算模型。文中首先重新定义了加热器热平衡单元和抽汽、给水、疏水的吸放热量计算式,建立了新的通用回热系统热平衡方程,方程完全满足能量、质量平衡关系,没实现了一种从 回热系统中的基本显式关系,建立热平衡方有任何附加的需迭代参数。文中还进一步借助于关联矩阵,程的结构模型,方程的建立变得很容易。最后,以125 MW机组回热系统为对象,计算验证了方法的准确性及其良好特性。理论分析和实际计算都表明,该文提出的方法模型通用性好,在模型精度、计算速度、易于实现方面更具有明显的优点。