【摘 要】
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该文以机组起停车过程为研究对象,系统解决了机组起停车状态监测与故障诊断技术中信号采集与处理、运行状态监测与量化评估、疑难故障诊断、转子横向裂纹故障早期捕捉及工预
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该文以机组起停车过程为研究对象,系统解决了机组起停车状态监测与故障诊断技术中信号采集与处理、运行状态监测与量化评估、疑难故障诊断、转子横向裂纹故障早期捕捉及工预报等关键技术.该文第二章首先对机组起停车信息的特点进行了详细的描述,并结合目前工业现场机组运行信息的采集现状,深入分析了目前在工业现场普遍采用的两种信号采样机制,即信号整周期采样与定时采样,在信息特征提取方面的异同,为起停车信息的采集、处理做好了充分准备.该文第三章针对大机组起停车变工况运行的特点,提出了一系列诸如全息谱监测,时域、频域信号量化评估、预诊,高阶神经网络多参数综合评估等适用于机组变工况运行条件的状态监测、评估方法.该文第四章充分利用机组起停车信息,从机组设计、工艺参数及机组运行故障三个方面结合现场机组起停车实例,提出 了一系列机组起停车疑难故障的确认方法.该文第五章在实验室试验研究的基础上,通过从多方面考察裂纹转子在起停车过程中所反映出来的特殊动力特性,提取出了进行裂纹故障早期捕捉的诸多监测特征,并对起停车过程中横向裂纹的"呼吸"规律、转子不平衡质量和裂纹深度影响等总是进行了详细的研究.该文第六章为满足现场机组起停车操作的实际需要,提出了起停车运行状态的短期预报技术.试验结果表明,与传统预报方法相比,该技术不得减小了预报误差,而且大大减轻了预报结果中的"滞后"现象.
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