简介:摘要:当前,全球的经济飞速发展,这一定程度上推动了人口增长的速度,人们对能源的消耗不断增大,但石油,煤炭等传统能源逐渐枯竭,发展清洁可再生能源已成为人类可持续发展的重要支撑。风力发电逐渐提上日程。风力发电机组的装机容量越来越大,其结构形式也变得更加复杂,给日常维修和故障诊断增加了难度。异常振动是风力发电机运行中常见的故障类型,根据振动产生原因不同,又可分为电磁振动、机械振动等型式。依托信息技术设计一种智能、自动的振动监测系统,能够实现对发电机组振动工况的实施采集、反馈和分析,一旦监测到异常振动,立刻进行报警。除了提醒机组管理人员故障问题外,还会提供故障位置、类型,甚至智能生成处理方案,从而为发电机的故障诊断提供辅助。
简介:摘要:随着当前社会经济的快速发展,对于电力的需求也越来越大,为了能够满足日益增长的电力生产需求,需要进一步完善汽机本体的技术。本文针对汽机本体性能监测与故障诊断方法展开研究,旨在提高工业生产中的设备效率和安全性。首先,我们探讨了当前性能监测方法的局限性以及汽机本体性能监测的重要性。随后,着重介绍了故障诊断方法,包括数据采集与监测技术、分析算法与工具的应用。此外,我们深入讨论了维护策略与措施,包括预防性维护和故障修复方法,以及人员培训与技能提升的重要性。最后,通过总结本文的主要观点和未来研究方向,本文旨在为汽机本体性能监测与故障诊断提供有益的指导,以促进工业生产的可持续发展。
简介:摘要:随着全球对可再生能源需求的增长,风力发电技术得到了迅速发展和广泛应用。然而,由于风电机组长期处于复杂恶劣的运行环境中,其故障问题日益受到关注。本文以风电机组故障诊断与检修技术为研究对象,系统分析了当前主要的故障诊断方法,探讨了故障检修技术的先进对策。首先,通过对常见故障类型及其特征信号的分析,介绍了传统与现代诊断技术,包括振动监测、热成像检测及人工智能预测等方法,重点探讨其在故障识别中的优势与不足。其次,从提升机组可靠性和效益性的角度,提出了检修技术优化的策略。结合具体案例,阐述了风电机组在实际运用中如何通过智能维护和预测性检修降低停机率。本文旨在通过完善故障诊断体系与检修策略,提高风电机组的运作效率与经济效益,为可再生能源领域的技术发展提供有力支持。