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基于小波理论的汽轮发电机组故障诊断研究

高良丽

  随着生产力的发展和科学技术的进步,对大型设备进行故障诊断及运行状态密切追踪,并根据设备的实际运行状态进行维护,在国民经济发展中有着十分重要的意义。小波分析是一种时频分析方法,它在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时间分辨率,很适合探测信号中的瞬态反常现象并展示其成分。另外,在状态监测和故障诊断领域中,振动与噪声的信号分析也已处于不可替代的关键地位。而利用小波分析的时频局部化分析、局部特征提取和时变滤波、抑制或衰减某些频率区间等特点,能更有效地把真实信号和噪声信号区分开来,达到消除噪声的目的,并且这种方法恢复的信号,信噪比有明显的提高,还不受信号的状态的影响。本文研究了分解层数对消噪结果影响的规律和阈值、小波函数的选取,结合小波分析与FFT分析诊断汽轮发电机组的故障。通过对Brocks和Sin两信号的分析,得出:对Blocks信号进行分析一般采用软阈值;分解层数对消噪结果影响的规律为用小波自动降噪在分解层数小于3时,随着分解层数的增加,消噪结果变好,反之,则变差,用小波包降噪时随着分解层数的增加,消噪效果变好;适宜选用dbl小波软rigrsure阈值自动消噪。对Sin信号进行分析也采用软阈值;不管是用小波还是小波包,随着分解层数的增加,消噪效果都变好;一般取五层或八层;适宜选取sym8小波包默认(调节)阈值自动消噪。对汽轮发电机组的振动信号运用分析Sin信号的方法进行了降噪处理,效果较好。本文对某发电厂正在运行的1#和2#汽轮发电机组进行了振动测试,采集到了可靠的振动信号。首先应用FFT分析诊断出1#和2#汽轮发电机组存在的发电机侧机座松动、转子失衡、不对中、油膜涡动、油膜振荡等故障,再运用小波分析探测信号中的瞬态反常现象并展示其成分,比较精确地诊断出了该发电厂运行中的1#和2#汽轮发电机组存在的碰摩故障。该诊断结果较准确、有效,符合后来检修现场的结果。……   
[关键词]:汽轮发电机组;小波分析;故障诊断;FFT分析
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:沈阳工业大学2003年