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公开(公告)号:CN106596110A
公开(公告)日:2017-04-26
申请号:CN201611083032.8
申请日:2016-11-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G01M15/00
CPC classification number: G01M15/00
Abstract: 本发明提出的一种基于在线数据的水轮发电机组水力不平衡故障的自动分析诊断方法,步骤包括:1)计算获取空载工况下摆动、振动信号的1X分量和叶片频率分量;2)计算获取不同负载工况下,多个摆动、振动信号的1X分量和叶片频率分量;3)计算得出多个摆动、振动信号的1X分量与空载工况下的矢量差幅值和多个叶片频率分量与空载工况下的振动矢量差;4)计算得出摆动、振动信号的1X分量振动矢量差幅值与负荷的线性相关系数和叶片频率分量振动矢量差幅值与负荷的线性相关系数;5)通过相关系数分别与预设值进行对比,根据比较情况判断出引起水利不平衡故障的因素。本发明易于操作。使用人员无需进行设置、选择数据等复杂操作,采用“一键完成”式的软件操作。
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公开(公告)号:CN118095928A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410139983.0
申请日:2024-02-01
Applicant: 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的水电机组健康状态评估方法,电力行业可靠性技术领域,包括:采集水电机组运行过程的状态参数和工况参数;根据水电机组的工况参数构建定义反映水电机组健康状态的标签体系;基于云模型的配电网运行特征概念化归纳;将逆向云产生的模糊概念与给定标签,运用模糊集合的贴进度衡量,生成水电机组健康状态评价得分;该分值的物理含义式表征水电机组健康状态评估情况在一般统计意义的排名情况,定性表示对象运行性能的“优、良、中、差”水平,清晰的刻画了水电机组健康状态。本发明降低了网络的训练时以及所需的硬件成本,而且提高了水电机组健康状态评估的准确性以及有效性。
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公开(公告)号:CN110987438B
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN201911229108.7
申请日:2019-12-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 北京中元瑞讯科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种水轮发电机变转速过程周期性振动冲击信号检测的方法,包括以下步骤:步骤S1:采集初始振动信号数据;步骤S2:根据快速包络谱峭度计算最优带通滤波器;步骤S3:采用最优带通滤波器进行带通滤波,获得振动冲击信号波形;步骤S4:求解得到振动冲击信号波形的振动冲击包络;步骤S5:计算多个脉冲之间的时间间隔;步骤S6:估算多项式转速拟合系数;步骤S7:对振动冲击包络进行变频率重采样,获取转速拟合系数的最优值;步骤S8:构建拟合转速多项式,对振动冲击包络进行变频率重采样,获得经整周期采样的振动冲击包络波形;步骤S9:对经整周期采样的振动冲击包络波形作快速傅里叶变换,获得频谱;步骤S10:根据获取的频谱和拟合转速进行故障分析评价。
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公开(公告)号:CN106596110B
公开(公告)日:2019-05-24
申请号:CN201611083032.8
申请日:2016-11-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G01M15/00
Abstract: 本发明提出的一种基于在线数据的水轮发电机组水力不平衡故障的自动分析诊断方法,步骤包括:1)计算获取空载工况下摆动、振动信号的1X分量和叶片频率分量;2)计算获取不同负载工况下,多个摆动、振动信号的1X分量和叶片频率分量;3)计算得出多个摆动、振动信号的1X分量与空载工况下的矢量差幅值和多个叶片频率分量与空载工况下的振动矢量差;4)计算得出摆动、振动信号的1X分量振动矢量差幅值与负荷的线性相关系数和叶片频率分量振动矢量差幅值与负荷的线性相关系数;5)通过相关系数分别与预设值进行对比,根据比较情况判断出引起水利不平衡故障的因素。本发明易于操作。使用人员无需进行设置、选择数据等复杂操作,采用“一键完成”式的软件操作。
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公开(公告)号:CN107066662A
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201611245771.2
申请日:2016-12-29
Applicant: 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5086
Abstract: 本发明提出的基于在线数据的水轮发电机组质量不平衡故障的诊断方法,步骤包括:选择最近一次开机过程或停机过程在线记录数据;得出高速转速下上机架振动、上导摆动的1X分量;得出低速转速下上机架振动、上导摆动的1X分量;得出中速转速下上机架振动、上导摆动的1X分量;得出1X幅值与转速的相关幂次;计算最大相位变化量;将所得出的1X幅值与转速的相关幂次和的最大相位变化量分别与预设值进行对比,根据比较情况判断出水轮发电机组是否发生质量不平衡故障。本发明易于操作。使用人员无需进行设置、选择数据等复杂操作,采用“一键完成”式的软件操作。
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公开(公告)号:CN106153184A
公开(公告)日:2016-11-23
申请号:CN201610439560.6
申请日:2016-06-17
Applicant: 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G01H17/00
CPC classification number: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及智能传感系统。更具体地说,本发明涉及基于MCU和蓝牙的可组态输出智能传感系统,包括:振动敏感元件,其用于将检测到的被测对象的原始振动信号转化为电信号,并输出至MCU模块;MCU模块,其用于将接收到的电信号转换为数字信号,通过计算获得被测对象的所有振动特征参数并按要求输出;蓝牙模块,其与MCU模块通讯连接,用于将接收到的振动特征参数以无线方式输出;PC端,其与MCU模块通讯连接,用于设定需要输出的被测对象的振动特征参数指令,并发送至MCU模块;MCU模块接收PC端发出的指令,确定需要输出的被测对象的振动特征参数,并选择性输出。本发明实现了高智能化、系统化的信号处理方式。
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公开(公告)号:CN106092312A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610440298.7
申请日:2016-06-17
Applicant: 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G01H17/00
CPC classification number: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及智能传感系统。更具体地说,本发明涉及基于MCU和ZIGBEE的可组态输出智能传感系统,包括:振动敏感元件,其用于将检测到的被测对象的原始振动信号转化为电信号,并输出至MCU模块;MCU模块,其用于将接收到的电信号转换为数字信号,通过计算获得被测对象的所有振动特征参数并按要求输出;ZIGBEE模块,其与MCU模块通讯连接,用于将接收到的振动特征参数以无线方式输出;PC端,其与MCU模块通讯连接,用于设定需要输出的被测对象的振动特征参数指令,并发送至MCU模块;MCU模块接收PC端发出的指令,确定需要输出的被测对象的振动特征参数,并选择性输出。本发明实现了高智能化、系统化的信号处理方式。
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公开(公告)号:CN104677483A
公开(公告)日:2015-06-03
申请号:CN201510102364.5
申请日:2015-03-09
Applicant: 北京中元瑞讯科技有限公司
Abstract: 本发明涉及传感器领域,尤其涉及一种数字化的磁电式低频振动传感器系统,包括:地震检波器将检测到的振动速度信号转变为模拟电信号;所述模拟电信号经高通滤波和数字化后传输至冲击信号检测单元和冲击信号抑制单元,所述冲击信号检测单元和冲击信号抑制单元根据数字化信号的微分值的大小判断传感器系统中是否产生冲击信号,若检测到产生冲击信号,则将该数字化信号乘以该时刻的冲击信号抑制增益得到处理后的信号;所述处理后的信号经数字积分和数字低频补偿及滤波后再以模拟信号的形式输出。本发明有效抑制了突发的振动冲击造成地震检波器输出信号的突变和振动,提高了整体传感器系统的稳定性和精确性。
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公开(公告)号:CN118112412A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410139456.X
申请日:2024-02-01
Applicant: 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G01R31/34 , G01D21/02 , G06F18/2321 , G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的发电机失磁监测方法,电力行业可靠性技术领域,步骤包括:采集失磁特征信号数据,构建原始失磁特征信号数据库;对原始失磁特征信号数据库进行预处理,得到处理后失磁特征数据库;搭建BP神经网络,将原始失磁特征信号数据库和处理后失磁特征信号数据库作为样本数据,进行神经网络配置及样本训练;对处理后失磁特征信号数据库进行聚类分析,得到清洗后的样本数据;采用经清洗后的样本数据,实现对电动机的各类失磁特征信号数据和电动机失磁状态的关联性分析。本发明通过搭建BP神经网络对发电机进行失磁监测,不仅降低了硬件成本,而且提高了故障诊断的准确性、时效性和有效性。
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公开(公告)号:CN106525337B
公开(公告)日:2019-03-29
申请号:CN201611092736.1
申请日:2016-11-30
Applicant: 北京中元瑞讯科技有限公司
IPC: G01M1/22
Abstract: 本发明提供一种基于在线数据的水轮发电机组磁拉力不平衡故障分析方法,其包括:根据无励时刻1X分量振动矢量和空载条件1X分量振动矢量计算励磁前后定转子偏心引起的振动、摆度变化量ΔA1X;根据无励时刻2X‑8X分量振动矢量和空载条件2X‑8X分量振动矢量计算励磁前后转子不圆引起的振动、摆度变化量ΔA2X_8X;根据无励时刻摆度间隙值Save和空载条件摆度间隙值Sul_ave计算励磁前后定子不圆引起的摆度间隙变化量ΔSave;根据ΔSave计算励磁前后定子不圆引起的轴系偏移方位ΔΦave;如果ΔA1X≥ΔAl_1X,判断存在定转子偏心故障;如果ΔA2X_8X≥ΔAl_2X_8X,判断存在转子不圆故障;如果ΔSave≥ΔSl_ave,判断存在定子不圆故障,且定子不圆最突出方位在ΔΦave处。本发明能够根据在线数据实时自动分析判断出磁拉力不平衡故障,并自动出具分析诊断报告。
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