项目名称: 水电机组轴系动力学建模与振动故障机理研究

项目编号: No.51309172

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 水利工程

项目作者: 徐永

作者单位: 四川大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 振动是影响水电机组安全、稳定运行的最重要因素之一。过大的振动会缩短机组设备的使用寿命,甚至可能引发严重的机组毁坏事故,造成重大的经济损失。随着水电机组单机装机容量和水头的不断提高,机组的振动问题日益突出,已经成为亟待解决的重要课题之一。本项目拟利用转子动力学等建模理论与数值仿真技术,建立水电机组轴系动力学模型。将仿真结果和真实机组的振动试验结果进行对比分析,展开致力于水电机组振动故障机理的阐明以及诊断的研究。具体的研究内容包括:(1)水电机组实用振动仿真模型的建立与修正;(2)基于仿真结果和振动试验数据对比分析的振动故障机理探讨;(3)展开基于仿真模型的振动故障诊断技术研究。研究成果对于振动故障机理的阐明、振动故障的诊断以及状态检修技术的实现都具有重要的意义和研究价值。

中文关键词: 水电机组;轴系;振动;故障机理;水力

英文摘要: Vibration is one of the most important factors affecting the safety and stable operation of hydro-turbine generator units. Excessive vibration can cause fatigue damage to the unit equipment and shorten the life of units, and may even lead to a serious damage accident, resulting in significant economic losses. With the continuous improvement in water head and single-machine capacity, vibration problems of the hydro-turbine generator units are increasingly prominent and have become key issues to be solved in the hydropower industry. The project intends to establish a dynamic model of the shaft system of hydro-turbine generator units by using the rotordynamics modeling theory and numerical simulation technology. Comparing the simulation results with real unit vibration test results, efforts are devoted to the illustration of the vibration failure mechanism of hydro-turbine generator units and the diagnosis of the vibration failures. The specific contents including:(1) The establishment and updating of a practical vibration model of hydro-turbine generator units;(2) Illustration of the vibration failure mechanism based on the comparative analysis of simulation and vibration test results; (3) Investigation of the model based technology of the vibration failure diagnosis. The research results of this project should be

英文关键词: hydro-turbine generator unit;shaft system;vibration;failure mechanism;hydraulic force

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
32+阅读 · 2022年1月31日
数据治理标准化白皮书(2021年), 34页pdf
专知会员服务
225+阅读 · 2022年1月18日
【2022新书】贝叶斯建模与Python建模
专知会员服务
133+阅读 · 2022年1月9日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
93+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年12月21日
专知会员服务
33+阅读 · 2020年11月26日
大规模时间序列分析框架的研究与实现,计算机学报
专知会员服务
58+阅读 · 2020年7月13日
【ACL2020-Google】逆向工程配置的神经文本生成模型
专知会员服务
16+阅读 · 2020年4月20日
一纵一横,搭建完整数据分析体系
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月30日
【PHM算法】PHM算法 | 故障诊断建模方法
产业智能官
63+阅读 · 2020年3月16日
【数字孪生】使用数字孪生体进行预测性维护
产业智能官
27+阅读 · 2019年7月22日
已删除
将门创投
14+阅读 · 2019年5月29日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
人工智能在设备状态评价和故障诊断中的应用
NE电气
23+阅读 · 2018年11月17日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
【工业智能】电网故障诊断的智能技术
产业智能官
33+阅读 · 2018年5月28日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
23+阅读 · 2020年9月16日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月21日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
32+阅读 · 2022年1月31日
数据治理标准化白皮书(2021年), 34页pdf
专知会员服务
225+阅读 · 2022年1月18日
【2022新书】贝叶斯建模与Python建模
专知会员服务
133+阅读 · 2022年1月9日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
93+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年12月21日
专知会员服务
33+阅读 · 2020年11月26日
大规模时间序列分析框架的研究与实现,计算机学报
专知会员服务
58+阅读 · 2020年7月13日
【ACL2020-Google】逆向工程配置的神经文本生成模型
专知会员服务
16+阅读 · 2020年4月20日
相关资讯
一纵一横,搭建完整数据分析体系
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月30日
【PHM算法】PHM算法 | 故障诊断建模方法
产业智能官
63+阅读 · 2020年3月16日
【数字孪生】使用数字孪生体进行预测性维护
产业智能官
27+阅读 · 2019年7月22日
已删除
将门创投
14+阅读 · 2019年5月29日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
人工智能在设备状态评价和故障诊断中的应用
NE电气
23+阅读 · 2018年11月17日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
【工业智能】电网故障诊断的智能技术
产业智能官
33+阅读 · 2018年5月28日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
23+阅读 · 2020年9月16日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月21日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
微信扫码咨询专知VIP会员