Feasibility of Detecting Natural Frequencies of Hydraulic Turbines While in Operation, Using Strain Gauges
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, hydropower plays an essential role in the energy market. Due to their fast response and regulation capacity, hydraulic turbines operate at off-design conditions with a high number of starts and stops. In this situation, dynamic loads and stresses over the structure are high, registering some failures over time, especially in the runner. Therefore, it is important to know the dynamic response of the runner while in operation, i.e., the natural frequencies, damping and mode shapes, in order to avoid resonance and fatigue problems. Detecting the natural frequencies of hydraulic turbine runners while in operation is challenging, because they are inaccessible structures strongly affected by their confinement in water. Strain gauges are used to measure the stresses of hydraulic turbine runners in operation during commissioning. However, in this paper, the feasibility of using them to detect the natural frequencies of hydraulic turbines runners while in operation is studied. For this purpose, a large Francis turbine runner (444 MW) was instrumented with several strain gauges at different positions. First, a complete experimental strain modal testing (SMT) of the runner in air was performed using the strain gauges and accelerometers. Then, the natural frequencies of the runner were estimated during operation by means of analyzing accurately transient events or rough operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».