为研究油浸纸套管尾部绝缘受潮的故障检测及诊断方法,设计并制作了透明护套的油浸纸套管模型,模拟水分从套管头部进入并在尾部沉积的典型受潮故障,研究额定电压和阶梯升压下套管尾部受潮的局部放电、介质损耗角正切值tanδ、电容及频域...为研究油浸纸套管尾部绝缘受潮的故障检测及诊断方法,设计并制作了透明护套的油浸纸套管模型,模拟水分从套管头部进入并在尾部沉积的典型受潮故障,研究额定电压和阶梯升压下套管尾部受潮的局部放电、介质损耗角正切值tanδ、电容及频域介电谱特征的变化规律。研究结果表明:额定电压下套管尾部受潮早期,电容随受潮时间呈现增长趋势,而局部放电、tanδ基本不变;1.5 Um工频电压下的局部放电试验使得套管尾部早期受潮的沉积水分运动引发放电;频域介电谱1 m Hz,tanδ随受潮时间呈现增长趋势。现有10 k V电压下测试tanδ、额定电压测局部放电的方法可能会因水分沉积状态而产生误判。建议对疑似尾部受潮套管离线试验中增加1.5 Um工频电压测局部放电试验、1 m Hz频域介电谱测试,在线监测中增加电容的检测,以便早诊断和识别尾部受潮的套管。展开更多
针对风电机组滚动轴承工作环境恶劣、工况多变且振动信号成分复杂等特点,将33项时域和频域特征参数及其特性应用于风电机组滚动轴承状态监测和故障诊断中,利用奇异值分解重构法(Singular Value Decomposition,SVD)将滚动轴承振动故障信...针对风电机组滚动轴承工作环境恶劣、工况多变且振动信号成分复杂等特点,将33项时域和频域特征参数及其特性应用于风电机组滚动轴承状态监测和故障诊断中,利用奇异值分解重构法(Singular Value Decomposition,SVD)将滚动轴承振动故障信号中的噪声等干扰成分去除,降噪重构后的信号经过基于经验模式分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)的希尔伯特-黄变换,实现故障冲击信号的共振解调处理,将低频周期故障调制信号筛选出来,最终结合滚动轴承各部件故障特征频率、振动信号时频分析结果和时频特征参数诊断结果实现滚动轴承的状态监测和故障识别。并通过振动测试信号分析,验证了该方法对提取风电机组滚动轴承故障特征的有效性。展开更多
文摘为研究油浸纸套管尾部绝缘受潮的故障检测及诊断方法,设计并制作了透明护套的油浸纸套管模型,模拟水分从套管头部进入并在尾部沉积的典型受潮故障,研究额定电压和阶梯升压下套管尾部受潮的局部放电、介质损耗角正切值tanδ、电容及频域介电谱特征的变化规律。研究结果表明:额定电压下套管尾部受潮早期,电容随受潮时间呈现增长趋势,而局部放电、tanδ基本不变;1.5 Um工频电压下的局部放电试验使得套管尾部早期受潮的沉积水分运动引发放电;频域介电谱1 m Hz,tanδ随受潮时间呈现增长趋势。现有10 k V电压下测试tanδ、额定电压测局部放电的方法可能会因水分沉积状态而产生误判。建议对疑似尾部受潮套管离线试验中增加1.5 Um工频电压测局部放电试验、1 m Hz频域介电谱测试,在线监测中增加电容的检测,以便早诊断和识别尾部受潮的套管。
文摘针对风电机组滚动轴承工作环境恶劣、工况多变且振动信号成分复杂等特点,将33项时域和频域特征参数及其特性应用于风电机组滚动轴承状态监测和故障诊断中,利用奇异值分解重构法(Singular Value Decomposition,SVD)将滚动轴承振动故障信号中的噪声等干扰成分去除,降噪重构后的信号经过基于经验模式分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)的希尔伯特-黄变换,实现故障冲击信号的共振解调处理,将低频周期故障调制信号筛选出来,最终结合滚动轴承各部件故障特征频率、振动信号时频分析结果和时频特征参数诊断结果实现滚动轴承的状态监测和故障识别。并通过振动测试信号分析,验证了该方法对提取风电机组滚动轴承故障特征的有效性。
