基于颗粒度分布在线监测的汽轮机轴承磨损状态识别  被引量:6

Wear Condition Distinguish of Turbine Bearing Based on No-line Monitring of Particles Distribution

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作  者:高峻宏 张志强[2] 于达仁[3] 鲍文[3] 

机构地区:[1]广东省电力工业局技术改进公司,广州510160 [2]北京理工大学,北京100081 [3]哈尔滨工业大学,哈尔滨150001

出  处:《汽轮机技术》2004年第3期185-189,共5页Turbine Technology

摘  要:建立了汽轮机润滑油系统基于颗粒度分布的污染控制模型,分析了汽轮机油系统颗粒度分布规律与轴承磨损状态之间的关系。采用威布尔分布(weibull)函数的尺度参数和形状参数及分布均值来描述油系统中颗粒度分布并仿真研究了在不同磨损状态下3个参数的变化规律。仿真试验结果表明,通过在线监测汽轮机润滑油中颗粒度分布的尺度参数、形状参数及分布均值的变化,可及时判别汽轮机轴承磨损状态的改变,该监测方法与铁谱、光谱检测技术相结合可及时准确地诊断出轴承的异常磨损状态。The model of turbine oil contamination control system is established on the basis of particle distribution, the relationship between the characteristics of particle distribution and the wear conditions of bearing is analyzed. The scale parameter、shape parameter and the mean value of weibull distribution function is used to describe the particles distribution and mean size, the changing rules of the parameters under different wear states are simulated. The result shows the change of the bearing wear conditions can be detected timely through on-line monitoring the scale parameter、shape parameter and the mean value of particles distribution. Combine with iron-spectrum or spectrographic analysis, abnormal wear conditions of bearing can be detected timely and exactly.

关 键 词:汽轮机润滑油系统 污染控制模型 轴承磨损状态识别 

分 类 号:TH113[机械工程—机械设计及理论]

 

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