汽轮发电机组自激振动预警方法研究

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本文采用故障模式及其影响分析(FMEA)、故障树分析(FTA)两种方法分析了汽轮发电机组轴系自激振动的两种主要故障模式(支持轴承的油膜失稳和汽轮机蒸汽激振),为进行汽轮发电机组轴系自激振动故障预警研究提供支持。以电厂实际运行时的汽轮发电机组轴系振动数据为依托,针对汽轮发电机组轴系振动信号非平稳、非线性的特征,本文提出了集合经验模态分解与神经网络组合预测方法(EEMD-BP)进行时间序列的趋势外推预测。在对汽轮发电机组自激振动故障模式归纳清晰、振动趋势预测模型构建完成的基础上,以某电厂实际生产中遇到的
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