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風機運行分析(如何判斷風機實際運行的狀態?)

來源:環保設備     添加時間:2023-04-12 22:00:55

一、風機運行曲線? 風機喘振與失速的解釋,分析與區別? 這兩種異常,軸流風機與離心風機表現特征有什么不同?

具體的細致分析,為什么進入失速了回不來,任何一本風機書都有詳細講解。

我說說喘振和失速的差別,不對的地方歡迎指正,共同探討。

首先說失速,一般來講,一臺獨立正常運行的風機,會在風機進口流量變的非常小的情況下發生失速。這是性能曲線決定的,也就是說失速是流量變化導致的異常。在管網中也是一樣。

而喘振,是

抱歉那天有事沒寫完。

而喘振,其實說是官網的喘振更合適。因為喘振的這種壓力波動,沒有官網是絕對出不來的。所以,官網的壓力波動導致風機運行出現異常,比如出口壓力波動異常,電流異常波動,等,也就是說喘振是壓力原因導致的異常。

容易混淆的原因是,對于官網中的風機,出現異常后難判斷是失速還是喘振。主要在于流量變小之后的失速也會變成喘振,而往往管網壓力波動的喘振也會導致失速,所以看起來結果都是一樣的,就是風機失速無法正常做功,管網壓力波動。

其實好判斷,如果是風機自身的失速導致的異常,那么該風機進口相關的測點,壓力測點應該先出現異常變化,而是喘振導致異常,應該是風機出口相關的測點異常。這個可查運行曲線對比分析

手機寫的看起來混亂,能理解就好

二、如何判斷風機實際運行的狀態?

風能作為最重要的可再生能源之一,一直受到廣泛的關注,根據我國900多個氣象站將陸地上離地10m高度資料進行估算,我國平均風功率密度為100W/m2,風能資源總儲量約32.26億kW,可開發和利用的陸地上風能儲量有2.53億kW。近年來,風力發電也在我國進入了穩定發展的階段。東南沿海及其島嶼,為我國最大風能資源區;內蒙古和甘肅北部,為我國次大風能資源區;黑龍江和吉林東部以及遼東半島沿海,風能資源也很豐富。



隨著風能的需求增大,風力發電所面臨的問題也慢慢展現出來。風機一般建立偏遠的地區,環境非常惡劣,風機不穩定的運行環境使得機組的故障頻發,導致停機后造成的經濟損失巨大,同時高額的維修費也是風電機場面臨的棘手問題;除了外在,長時間的運行,設備器件本身的磨損也是一大隱患,加上風機本身就很高,不及時發現處理維修,同樣會造成無法挽回的損失,故障預測就顯得格外的重要!



為了盡可能地避免風機故障的發生,當下最好的做法就是對風機的運行狀態進行實時的監測。

那么從哪幾個方面去監測呢?

1)溫度。風機繞組在長時間運行的情況下,溫度過高會使元器件加速老化影響整個風電機的壽命,而能夠在機組溫度過高或者即將溫度過高的情況下對系統進行預警,可以有效地對風機進行保護,大大地延長風機的使用壽命。

2)振動。轉軸竄動過大或聯軸器連接松動,造成風機葉輪磨損或積灰,出現不平衡,軸承磨損或損壞等等。這些都是造成風機振動的原因,及時地收集振動參數進行對比判斷,可有效防止事故發生。

3)噪音。風機運轉最重要的就是軸承,軸承產生噪音的原因有很多,長時間運用后缺乏潤滑油會產生噪聲,軸承磨損導致間隙變大、軸承松動都會產生噪聲,給噪聲大小給定一個范圍,用傳感器接收參數就能有效的判斷出問題的大小。



目前而言,傳感器在風機監測上的應用已經非常廣泛,智能化產品也越來越多,就比如忽米網的“占星者”5G邊緣計算器,一經亮相就受到了很多關注?!罢夹钦摺笔菍⒏咝阅軅鞲衅髋c智能邊緣計算功能結合在一個緊湊堅固的外殼中,賦予傳統工業旋轉設備無線連接和智能分析決策的功能。直接從設備表面測量關鍵參數,利用AI融合工業機理的的算法,構建旋轉設備故障模型庫,實現邊緣側數據實時分析和決策,可以把事后維修變為預測性維護,完美的契合了風機監測的需求。

忽米網占星者-5G邊緣計算器

當然,可能還有更好的方法去實現風機及其它設備的智能監測,相信隨著科技的不斷發展,各式各樣的智能產品都會被開發出來!

 


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