1、“.....由于相位振动波动较大,此时对风机进行动平衡,影响系数线性关系可能较差,有可能导致计算的结算的结果飘动较大,有可能需多次加重才能取得定的效果,且效果不易预估,事倍功半。故建议做动平衡前先消除振动的波动量,以提高加重的成功率。其次,查询历史趋势,振动与负荷风压等运行参数也无明显相关性,初步排除了运行系统参数的影响。检修期间对叶轮及相关机械部件的检查也并未发现异常,排除了气流因素。最后在检修期间对机械学行为进行了综合分析,提出了对轴系振动故障进行综合治理的方案。阐述了风机等旋转机械常见故障,如不平衡不对中弯曲裂纹松动碰摩喘振油膜涡动油膜振荡旋转失速等故障的产生机理,以表格的形式总结出了各种故障与振动特征敏感参数和故障原因之间的对应关系,给出了相应的治理措施。总体来说,风机振动故障产生于个方面电机风机本身基行的重要因素,克服和解决引风机振动问题将有助于锅炉长期安全稳定运行......”。

2、“.....风机故障机理研究风机的故障常从振动状况方面体现出来,根据振动信号进行监测与诊断是目前风机设备维护管理的主要手段,经过多年的发展与完善,风机振动故障诊断已经形成了比较完备的理论与技术体系。近年来,随着轴流式风机不稳定振动故障分析及处理原稿复杂问题应用剪枝法优化网络连接方式将遗传算法和混沌理论应用于网络的学习训练中,解决局部极小问题为提高网络的泛化能力加快网络学习速度,在训练样本中加入噪声,或者对样本数据进行优化处理。基于神经网络的智能故障诊断具有很多优点知识表达形式统,知识库组织管理容易,通用性强,便于移植与扩展知识获取容易实现自动化引风机是火电厂主要辅助设备之,其运行情况的好坏直接关系到锅炉能否安全稳定运行。振动是影响引风机正常运行的重要因素,克服和解决引风机振动问题将有助于锅炉长期安全稳定运行。轴流式风机不稳定振动故障分析及处理原稿......”。

3、“.....刚定速时盘前显示振动为,带负荷期间,送风机振动出现不稳定的波动现是引起引风机异常振动的根本原因。神经网络用于故障诊断领域,可以解决趋势预测和诊断推理问题。目前,在故障诊断中应用较多的有多层感知器网络自适应共振理论自组织特征映射和双向联想记忆等。为了提高神经网络的工作性能,人们对网络的结构类型学习算法和样本处理等问题进行了研究应用模块化神经网络解决大规能等理论技术与故障诊断的融合渗透,使风机故障诊断的内容得到了进步的丰富与充实。发生故障的风机设备在运行中般处于非线性振动状态,应用非线性动力学理论,针对电机组轴系存在的关键振动问题,建立了转子非线性动力学模型,从理论试验和数值计算等方面,对各种故障因素影响下的动力学行为进行了综合分析,提出了对轴系振动故障进行行了检查,未发现异常,可以初步排除机械故障的可能。综上,送风机振动超标方面与风机本身存在的不平衡量有关......”。

4、“.....停机检查发现轴承安装精度不高,轴承间隙偏大,滚柱在轴承夹持圈内较松,支撑不足。更换轴承后风机振动仍偏大,但倍频幅值相位稳定,故采用加重来降低转子激合治理的方案。阐述了风机等旋转机械常见故障,如不平衡不对中弯曲裂纹松动碰摩喘振油膜涡动油膜振荡旋转失速等故障的产生机理,以表格的形式总结出了各种故障与振动特征敏感参数和故障原因之间的对应关系,给出了相应的治理措施。总体来说,风机振动故障产生于个方面电机风机本身基础和风管。关键词轴流风机不稳定振动故障诊断引风机故障分析及处理首先,初步分析认为送风机由于平均振动水平较大长时间维持在,故风机本体存在定的不平衡量。结合相位及幅值的变化分析,该送风机振动工频波动量达到,近似为原始振动的。如此大的变化量绝不是由于不平衡导致。由于相位振动波动较大,此时对风机进行动平衡,影响系数线性关系可能较差......”。

5、“.....很不稳定。由于摩擦程度较轻,振动并没有出现明显恶化,风机高速运行时属于动静部分始终脱离不了接触的重度摩擦,由此导致振动变大,振动增大又加剧了摩擦,在振动与摩擦之间形成了恶性循环,表现为振动幅值持续上升,而且上升的速度越来越快。在停机过程中,振动明显高于升速过程中相同转速下,支撑系统的异常是其中重要的个原因。在排除了机械系统汽流激振的原因后,可以从支撑系统角度排查故障原因。当支撑系统异常时,旦受到激振力作用时,系统发生了非线性的刚度变化,使得振动表现出强烈的非线性特征,系统的幅值相位存在明显的变化。对支撑系统进行检查时,不仅仅是针对轴承,有时还要针对系统的连接部件进行检查。当系象。在个时间内送风机振动会突然发现变化就地监视值可达以上。振动波动时间不定,波动后有时振动幅值恢复到初始大小。通过查询历史趋势,振动与负荷风压等运行参数无明显相关性......”。

6、“.....其运行情况的好坏直接关系到锅炉能否安全稳定运行。振动是影响引风机正常合治理的方案。阐述了风机等旋转机械常见故障,如不平衡不对中弯曲裂纹松动碰摩喘振油膜涡动油膜振荡旋转失速等故障的产生机理,以表格的形式总结出了各种故障与振动特征敏感参数和故障原因之间的对应关系,给出了相应的治理措施。总体来说,风机振动故障产生于个方面电机风机本身基础和风管。关键词轴流风机不稳定振动故障诊断引复杂问题应用剪枝法优化网络连接方式将遗传算法和混沌理论应用于网络的学习训练中,解决局部极小问题为提高网络的泛化能力加快网络学习速度,在训练样本中加入噪声,或者对样本数据进行优化处理。基于神经网络的智能故障诊断具有很多优点知识表达形式统,知识库组织管理容易,通用性强,便于移植与扩展知识获取容易实现自动化,而且上升的速度越来越快。在停机过程中,振动明显高于升速过程中相同转速下的振动......”。

7、“.....在引风机还未带热负荷的情况下,这种热变形只能是由摩擦引起的。由于风机垂直方向振动变化不大,说明风机转子热变形量较小,表明当时摩擦程度并不严重。由此可见,动静摩擦是导致引风机不稳定振动的主要原因,但却轴流式风机不稳定振动故障分析及处理原稿振动,说明风机转子存在定程度的热弯曲,在引风机还未带热负荷的情况下,这种热变形只能是由摩擦引起的。由于风机垂直方向振动变化不大,说明风机转子热变形量较小,表明当时摩擦程度并不严重。由此可见,动静摩擦是导致引风机不稳定振动的主要原因,但却不是引起引风机异常振动的根本原因。轴流式风机不稳定振动故障分析及处理原稿复杂问题应用剪枝法优化网络连接方式将遗传算法和混沌理论应用于网络的学习训练中,解决局部极小问题为提高网络的泛化能力加快网络学习速度,在训练样本中加入噪声,或者对样本数据进行优化处理......”。

8、“.....知识库组织管理容易,通用性强,便于移植与扩展知识获取容易实现自动化静摩擦当转动部件和静止部件之间间隙消失后,动静部件将直接接触,产生摩擦振动,这种振动可以在任何转速下发生,和机组运行工况没有明显规律。从振动规律上看,风机不稳定振动很有可能是动静摩擦引起的。关于该厂引风机不稳定振动现象,可以作如下解释风机中速运行时属于轻微的不连续的局部摩擦,此时转动部件和静止部件处于时而接触子激振力最终降低转子的振动。处理后风机振动降至优良水平,可以安全运行。动静摩擦当转动部件和静止部件之间间隙消失后,动静部件将直接接触,产生摩擦振动,这种振动可以在任何转速下发生,和机组运行工况没有明显规律。从振动规律上看,风机不稳定振动很有可能是动静摩擦引起的。关于该厂引风机不稳定振动现象,可以作如下解释风机耦合了原始质量不平衡和支撑系统异常时,振动不仅平均水平大,而且般波动也会偏大此时如直接进行加重试验......”。

9、“.....现场处理时应先解决支撑系统异常,消除振动不稳定因素,再进行动平衡试验。参考文献王凤良机组轴流引风机振动特性分析与故障诊断电站系统工程,杨建刚旋转机械振动分析与工程应用中国电力出版社,。动合治理的方案。阐述了风机等旋转机械常见故障,如不平衡不对中弯曲裂纹松动碰摩喘振油膜涡动油膜振荡旋转失速等故障的产生机理,以表格的形式总结出了各种故障与振动特征敏感参数和故障原因之间的对应关系,给出了相应的治理措施。总体来说,风机振动故障产生于个方面电机风机本身基础和风管。关键词轴流风机不稳定振动故障诊断引如自组织自学习可以实现并行联想和自适应推理,容错性强能够表示事物之间的复杂关系如模糊关系可以避免传统专家系统的组合爆炸和无穷递归问题推理过程简单,可以实现实时在线诊断。但是也存在着些问题训练样本获取困难忽视了领域专家的经验知识连接权重形式的知识表达方式难于理解等......”。