水电站机组在线监测系统控制原理探析

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1、拉西瓦水电站机组在线监测系统控制原理探析摘要关键词：拉西瓦在线监测机组前言：拉西瓦水电站位于青海省贵德县及贵南县交界处，是黄河上游龙羊峡—青铜峡河段的第二个大型梯级电站。中国水电建设的新纪录，在拉西瓦诞生；70万千瓦巨型机组、750千伏出线电压、800千伏气体绝缘金属封闭开关设备及800千伏气体绝缘管道母线，这些黄河第一、国内第一乃至世界第一的数据，铸就了拉西瓦水电站机电安装工程的开创性意义。根据国家及行业标准规定进行调试。在试验中，机组在不同工况下利用在线监测水电TN8000系统稳定性监测和水电TN8000系统气隙监测测试了水轮发电机组的摆度、振动、气隙等状态

2、，来观测了水轮发电机组的稳定性。TN8000水轮发电机空气间隙磁场强度监测系统主要通过监测与分析水轮发电机定转子间的空气间隙和磁场强度变化，实现对发电机转子和定子结构的动态特性监视，TN8000-STA水轮发电机组稳定性监测分析系统主要通过监测与水轮发电机组稳定性有关的参数，如大轴摆度、机架振动、压力脉动等，实时监视水轮发电机组的运行状态，有助于准确诊断异常状况、及早发现故障隐患、科学制定检修维护计划，避免被迫停机而造成损失。1、水电TN8000系统气隙监测简介说明TN8000水轮发电机空气间隙磁场强度监测系统主要通过监测与分析水轮发电机定转子间的空气间隙和磁场

3、强度变化，实现对发电机转子和定子结构的动态特性监视，有助于准确诊断异常状况、及早发现故障隐患、科学制定检修维护计划，避免被迫停机而造成损失。1.1工作原理发电机空气间隙和磁场强度监测单元由传感器、前置器、数据采集单元和数据服务器组成。测点布置——一般来讲，测点的选择和布置取决于机组的设计运行性能、设备的结构特点和机组的运行规律。传感器单元——气隙监测传感器由平板式电容传感器和信号调理器组成。数据采集单元——智能数据采集单元为TN8000数据采集箱，采集模块采用空气间隙测量模块（2通道/块）。信号流程——由空气间隙测量模块进行预处理和采集，通过总线传送到系统板，系

4、统板对上述参数进行计算处理后可得到有关空气间隙参数，存储到存储模块中，同时将处理结果进行显示。软件功能——以表格、棒图、实时波形显示各个磁极的间隙值、磁场强度，根据监测结果可以分析定子圆度蠕变、磁拉力不平衡、定子合缝与定子铁心松动等故障。1.2水电TN8000系统气隙监测理论分析TN8000-AGMS水轮发电机气隙监测分析系统，是一套针对水轮发电机固有特性作了专业和有效设计的高科技产品，具有较高的可靠性和稳定性。但是，由于现场工作条件的限制和诸多不可预知因素的作用，TN8000系统可能会出现不能正常工作的现象2、水电TN8000系统稳定性监测简介说明TN8000

5、-STA水轮发电机组稳定性监测分析系统主要通过监测与水轮发电机组稳定性有关的参数，如大轴摆度、机架振动、压力脉动等，实时监视水轮发电机组的运行状态，有助于准确诊断异常状况、及早发现故障隐患、科学制定检修维护计划，避免被迫停机而造成损失。2.1工作原理TN8000-STA水轮发电机组稳定性监测分析系统由传感器、智能数据采集箱和系统软件组成。智能数据采集箱——水轮发电机组稳定性监测分析系统的数据采集处理单元采用TN8000数据采集箱。信号流程——由采集模块进行预处理和采集，转换成数字信号，再通过总线传送到系统板，然后进行大量的在线信号处理和加工，得到反映机组运行状态

6、的各种特征参数和部分原始数据。软件功能——显示功能，警示功能，趋势分析功能，数据管理与事故追忆功能，输出功能。2.2水电TN8000系统振摆监测理论分析水轮发电机组稳定性监测分析系统的数据采集处理单元采用TN8000数据采集箱。3、TN8000机组振动监测分析故障诊断3.1振动故障模式和频率特征.振动故障模式——。机组振动故障的类别及形式，可按部件、故障源、激振力形式和振动信号特征来划分。对于大多数振动问题，目前还无法直接测取轴系振动激振力的大小及相位。因此，在振动故障诊断中，主要由机组振动信号的特征来推断激振力的形式和故障源，并根据故障源找出故障部件。振动故障

7、的频率特征——在故障特征参数选取时，首先要求特征参数容易获得；其次要求能完整地描述所要诊断故障的全部模式和能有效地区分各种不同的故障；最后要求特征参数尽可能少，突出主要特征和主要影响因素。3.2各种常见的振动分析图形对转动机械振动信号的分析通常采用时域和频域两种分析方法。通过时域分析可以观察、测量振动波形，从中得到振幅、频率、相位、转速、涡流传感器的间隙电压、低阶谐波和高次谐波、轴心轨迹等量值。3.3水轮发电机组的振源分析水轮发电机组的振动是机组安全运行的重要指标之一，无论是新机组调试还是正常运行的机组，都必须掌握机组的振动态，尤其是当机组振动状况不好的情况下，

8、对机组振动的测试则更为重