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项目名称:大型发电机组故障检测与诊断技术研发及应用
主要完成人:邓艾东傅行军杨建刚刘振祥周正平卢伟国田新启
主要完成单位:东南大学,江苏核电有限公司,江苏国信淮安燃气发电有限责任公司
项目简介:
高能耗和重污染是我国电力工业中的突出问题大容量超临界发电机组具有煤耗低,效率高等优势,是节能降耗,减少排放最现实有效的途径.近年来,一大批600MW以上的超临界,超超临界机组陆续投入运行,已经成为我国电力中的主力机型.同时,大容量机组由于热力参数的提高,机组部件和轴系受力情况更为复杂,运行中出现了一系列新的复杂现象和问题,严重影响了机组的安全稳定运行.加强对机组故障特征检测技术的研究,对早期故障准确预警,避免故障持续恶化而发生恶性事故,是大型发电机组运行中必须解决的紧迫任务.本项目以超临界,超超临界大型汽轮发电机组为研究对象,对机组故障检测诊断进行系统研究,
该项目成果:(1)出了以来难以解决的碰摩故障诊断与微弱故障检测的新方法,形成了基于声发射技术的故障特征检测,识别和定位的成套技术.(2)研发了基于嵌入式系统的分布式,网络化,信息融合的状态监测及故障诊断系统,彻底解决了大型发电机组主辅机由于分散布局而难以全面监测与诊断的问题,为机组的远程诊断,互联网构架下重大设备管理信息的大数据挖掘与分析提供了可靠平台.(3)研发了高稳定性涡流传感器,解决了国产涡流传感器温度漂移,互换性差和材料敏感性等问题,各项性能指标达到国外同类产品.研发了高性能激光键相传感器,光电传感器抗干扰能力.(4)基于无线传感器网络技术的状态监测与故障诊断系统,为大区域分散机群的状态数据传输与组网提供了便捷与低成本的解决方案.
项目获发明专利授权项,发表论文篇,研究成果形成的技术和产品在等十家解决台次大型汽轮发电机组疑难振动故障,亿元.
项目形成了一套具有自主知识产权的大型发电机组故障检测与诊断体系,拓展了故障特征的检测方法,推动了我国振动故障诊断技术的发展,完善了监测保护系统功能,为保障国民经济中的重大关键设备的安全稳定运行提供了重要的技术支持,对于提升我国超临界机组的运行水平,具有重大的理论和应用价值.