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在役风力发电机组变桨轴承高黏润滑油脂附着状态下阵列涡流检测
被引量：
2
1
作者
张福祥
侯召堂
+9 位作者
孟永乐
殷尊
吕一楠
孙璞杰
张国辉
虞学鹏
杨立平
刘涛
常毅君
蒋金忠
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期141-148,共8页
为实现在役风力发电机组变桨轴承高黏润滑油脂附着状态下轮齿齿面的高效精准检测,采用仿形阵列涡流技术,研究不同线圈排布方式和提离距离对轴承轮齿齿面缺陷检测结果的影响。结果表明:Z字型和复合型线圈排布方式的边缘效应范围不同,复...
为实现在役风力发电机组变桨轴承高黏润滑油脂附着状态下轮齿齿面的高效精准检测,采用仿形阵列涡流技术,研究不同线圈排布方式和提离距离对轴承轮齿齿面缺陷检测结果的影响。结果表明:Z字型和复合型线圈排布方式的边缘效应范围不同,复合型仿形探头较Z字型明显缩短;通过检测10.00 mm×0.50 mm×1.00 mm(槽长×槽宽×槽深)人工槽缺陷,得出内、外齿型轴承的提离距离极限分别为1.04 mm和1.43 mm;对在役风机轴承在表面有高黏润滑油脂条件下进行了试验验证,检测缺陷尺寸与位置结果准确,误差小于5%。该研究成果可为变桨轴承轮齿齿面在役状态下的监督检测提供技术支撑及新思路。
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关键词
在役风机
变桨轴承
高黏润滑油
涡流检测
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职称材料
风电机组故障知识的获取表达与推理框架
被引量：
8
2
作者
朱俊杰
任鑫
+5 位作者
郝延
杨立平
杨奎
强威威
董玉亮
祝金涛
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期73-80,共8页
针对目前风电机组故障种类多、故障知识关联关系复杂、知识表达差异化大、知识推理效率低等问题,提出了风电机组故障知识的获取表达与推理框架。首先,通过基于故障树分析方法的故障模式及影响分析方法,全面获取并梳理出风电机组故障排...
针对目前风电机组故障种类多、故障知识关联关系复杂、知识表达差异化大、知识推理效率低等问题,提出了风电机组故障知识的获取表达与推理框架。首先,通过基于故障树分析方法的故障模式及影响分析方法,全面获取并梳理出风电机组故障排查与检修维护的专家知识;然后,借助本体理论将非结构化的专家知识进行结构化表达,形成知识图谱,将知识可视化展示;同时,结合本体自定义规则以及因果推理模型实现故障原因的查询推理,提高了知识查询与推理的效率;最后,通过具体的机组故障案例说明了本方法的实用性。研究结果可为风电场运维检修工作的智能化发展提供方向。
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关键词
风电机组
知识获取
知识表达与推理
检修维护
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职称材料
题名
在役风力发电机组变桨轴承高黏润滑油脂附着状态下阵列涡流检测
被引量：
2
1
作者
张福祥
侯召堂
孟永乐
殷尊
吕一楠
孙璞杰
张国辉
虞学鹏
杨立平
刘涛
常毅君
蒋金忠
机构
西安热工研究院
有限
公司
华能
新能源股份
有限
公司
蒙东分
公司
华能酒泉风电有限责任公司
华能
(浙江)能源开发
有限
公司
玉环分
公司
出处
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期141-148,共8页
基金
西安热工研究院有限公司科技项目(TN-22-TYK12)
中国华能集团有限公司企业标准(TX-22-HNQBZ03-01)。
文摘
为实现在役风力发电机组变桨轴承高黏润滑油脂附着状态下轮齿齿面的高效精准检测,采用仿形阵列涡流技术,研究不同线圈排布方式和提离距离对轴承轮齿齿面缺陷检测结果的影响。结果表明:Z字型和复合型线圈排布方式的边缘效应范围不同,复合型仿形探头较Z字型明显缩短;通过检测10.00 mm×0.50 mm×1.00 mm(槽长×槽宽×槽深)人工槽缺陷,得出内、外齿型轴承的提离距离极限分别为1.04 mm和1.43 mm;对在役风机轴承在表面有高黏润滑油脂条件下进行了试验验证,检测缺陷尺寸与位置结果准确,误差小于5%。该研究成果可为变桨轴承轮齿齿面在役状态下的监督检测提供技术支撑及新思路。
关键词
在役风机
变桨轴承
高黏润滑油
涡流检测
Keywords
in-service wind turbines
pitch bearing
high viscosity lubricating oil
eddy current testing
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
风电机组故障知识的获取表达与推理框架
被引量：
8
2
作者
朱俊杰
任鑫
郝延
杨立平
杨奎
强威威
董玉亮
祝金涛
机构
中国
华能
集团清洁能源技术研究院
有限
公司
华能酒泉风电有限责任公司
华北
电
力大学
电
站设备状态监测与控制教育部重点实验室
出处
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期73-80,共8页
基金
中国华能集团有限公司横向项目(CERI/TO-CA-003-21E)。
文摘
针对目前风电机组故障种类多、故障知识关联关系复杂、知识表达差异化大、知识推理效率低等问题,提出了风电机组故障知识的获取表达与推理框架。首先,通过基于故障树分析方法的故障模式及影响分析方法,全面获取并梳理出风电机组故障排查与检修维护的专家知识;然后,借助本体理论将非结构化的专家知识进行结构化表达,形成知识图谱,将知识可视化展示;同时,结合本体自定义规则以及因果推理模型实现故障原因的查询推理,提高了知识查询与推理的效率;最后,通过具体的机组故障案例说明了本方法的实用性。研究结果可为风电场运维检修工作的智能化发展提供方向。
关键词
风电机组
知识获取
知识表达与推理
检修维护
Keywords
wind turbine unit
knowledge acquisition
knowledge expression and reasoning
overhaul and maintenance
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在役风力发电机组变桨轴承高黏润滑油脂附着状态下阵列涡流检测
张福祥
侯召堂
孟永乐
殷尊
吕一楠
孙璞杰
张国辉
虞学鹏
杨立平
刘涛
常毅君
蒋金忠
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
2
风电机组故障知识的获取表达与推理框架
朱俊杰
任鑫
郝延
杨立平
杨奎
强威威
董玉亮
祝金涛
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2023
8
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