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基于小波分析的汽轮机故障诊断研究

作　者: 刘一
导　师: 赵奇
学　校: 河北工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 故障诊断 汽轮机 小波变换 消噪 特征提取
分类号: TH165.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 62次
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内容摘要


汽轮发电机组是电力生产的重要设备,由于其设备结构的复杂性和运行环境的特殊性,汽轮发电机组的故障率一直比较高,故障危害性也很大。因此,汽轮发电机组的故障诊断一直是故障诊断技术应用的一个重要方面。汽轮机振动信号中一般含有大量的噪声,要求对振动信号进行消噪。在研究了Donoho阈值消噪的基础上,提出了阈值量化的新定义,并实现了一种基于遗传算法的信号消噪方法,通过引入了γ估计因子,对估计因子的遗传优化来实现提高信噪比的目的,比较检测效果,可以看到基于遗传算法的消噪效果要比传统的Donoho阈值消噪效果更好。小波包作为一种时频分析手段引入到振动信号分析,小波包系数可以非常灵活地提供信号在时域和频域的信息。通过实验分析,基于小波包分解算法的汽轮机故障特征提取相比FFT频谱分析算法,同样能够完全满足振动信号分析的要求,并且可以获得振动信号的能量在频率上的分布,这为贝叶斯网络的构建提供了基础。实验证明,该方法用于信号的特征提取是非常有效和切实可行的。将Bently转子实验室获取的能量-频率表离散化,来构建贝叶斯网络模型。并将Bently实验台上得到的碰磨数据进行消噪、特征提取,获得碰磨故障下的故障征兆,结合贝叶斯网络模型及专家经验确定的先验概率,来实现贝叶斯网络对故障的分类。实验结果证明,本文基于专家经验的贝叶斯网络模型与振动信号的消噪及特征提取技术,能根据振动信号,准确的判断故障类型。在山西某电厂实现了厂级信息监控系统(SIS)及该厂机组的仿真机系统,SIS能够实现生产流程监控及机组性能计算的功能;仿真机系统能完全并真实反映该厂机组的情况,为该厂提供了虚拟的技术平台。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-10
第1章 绪论  10-15
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 本课题的国内外研究现状及应用概况  11-13
    1.2.1 国外发展情况  11-12
    1.2.2 国内发展情况  12-13
  1.3 本论文完成的主要工作  13-15
    1.3.1 小波遗传消噪法在降噪中的应用  13-14
    1.3.2 小波包在振动信号特征提取中的研究  14
    1.3.3 基于Bently 实验台获取碰磨故障数据  14
    1.3.4 贝叶斯网络故障诊断  14-15
第2章 小波分析的理论研究  15-21
  2.1 引言  15
  2.2 傅立叶变换  15-16
  2.3 小波变换  16-17
  2.4 小波包算法  17-20
  2.5 小波变换的发展及其工业领域的应用  20
  2.6 小结  20-21
第3章 汽轮机振动信号的小波消噪与检测  21-26
  3.1 前言  21
  3.2 小波消噪的原理  21-22
  3.3 阈值消噪方法  22-24
    3.3.1 传统Donoho 阈值消噪方法极其应用  22
    3.3.2 基于遗传算法的小波消噪方法及其应用  22-24
  3.4 基于Matlab 的仿真  24-25
  3.5 小结  25-26
第4章 汽轮机典型故障特征提取  26-33
  4.1 前言  26
  4.2 典型故障的频域特征提取  26-30
    4.2.1 转子不平衡  26-27
    4.2.2 不对中故障  27-28
    4.2.3 转子动静碰磨  28-29
    4.2.4 轴承松动  29-30
  4.3 基于能量的故障信号小波包特征提取  30-32
  4.4 小结  32-33
第5章 贝叶斯网络在汽轮机振动故障诊断中的应用  33-43
  5.1 贝叶斯网络的建立及推理  33-36
  5.2 实例分析  36-43
    5.2.1 Bently-RK4 转子振动实验台  36-38
    5.2.2 数据采集设备  38-39
    5.2.3 转子动静碰磨实验及诊断  39-43
第6章 厂级监控信息系统与火电站仿真机  43-59
  6.1 厂级监控信息系统  43-51
    6.1.1 系统的结构  43-45
    6.1.2 系统的功能  45-51
  6.2 火电站仿真机  51-59
    6.2.1 300MW 仿真机启动操作步骤  52-56
    6.2.2 DCS 功能简介  56-59
结论  59-61
致谢  61-62
参考文献  62-66
作者简介  66-67
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果  67-68

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中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 机械制造工艺 > 柔性制造系统及柔性制造单元 > 故障诊断和维护
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