江苏省淮沭新河管理处
Published:2024
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何冰清, 李曼. 水轮发电机组状态监测与故障诊断分析[J]. 2024, 47(11): 22-25.
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何冰清, 李曼. 水轮发电机组状态监测与故障诊断分析[J]. 2024, 47(11): 22-25. DOI: 10.13599/j.cnki.11-5130.2024.11.006.
水轮发电机在水电站中承担着“调峰”、“调频”的重要责任,加强水轮发电机组的状态监测、故障诊断可满足水电站安全生产需求。为提升水电站水轮发电机组运行的稳定性,文章提出了一种基于KICA-PCA多元非线性系统的状态监测、故障诊断方法。该方法是通过采集水轮发电机组的振动信号、工况信息,记录水轮发电机运行中的统计指标,以监测水轮发电机组的运行状态、获取故障诊断结果。研究表明,相较于传统单一振动信号特征采集下的故障诊断方法,KICA-PCA多元非线性系统的监测、诊断准确率较高,可有效采集发电机组的多重特征信息,为水电站安全运维与管理提供可靠数据,确保水电站发电机组故障诊断、治理决策的科学性。
郭熔,杨赓祺,帅涛.水利工程中水轮发电机组常见故障及维修技术[J].今日制造与升级,2023(11).
罗金文,唐晓丹,李初辉,刘绍勇,黄天雄,胡庆雄.某水轮发电机关键设备物理场在线监测系统开发及应用[J].水电站机电技术,2023(09).
黎乾,罗泽文.大型水轮发电机组制动系统故障分析[J].人民长江,2023(S1).
边宏梁,王立锋,陈祥福,周高远.水轮发电机定子绕组故障的特征、诊断及处理[J].南方农机,2023(03).
莫斌伟.水电站水轮发电机组常见故障技术处理[J].低碳世界,2022(11).
曾云颖.水轮发电机组状态监测技术的现状分析[J].信息记录材料,2020(11).
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