汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)處理及智能診斷方法研究.pdf

1、近年來電力工業(yè)的迅速發(fā)展,對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組在線狀態(tài)檢測(cè)與故障自動(dòng)診斷技術(shù)提出了更高的要求.該論文就振動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮、復(fù)雜故障分析,振動(dòng)漸變趨勢(shì)信息提取與利用、突發(fā)性振動(dòng)故障檢測(cè)與診斷等幾個(gè)影響在線監(jiān)測(cè)與自動(dòng)診斷技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)研究,取得了一定的成果.采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,有效提取了振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間漸變趨勢(shì)信息,并將其與機(jī)組狀態(tài)信息相融合,建立了有效判別機(jī)組三種故障(原始質(zhì)量不平衡、轉(zhuǎn)子熱彎曲、動(dòng)靜碰摩)和無故障狀態(tài)的兩級(jí)前饋式神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)自動(dòng)診斷系統(tǒng),使難以表達(dá)的漸變趨勢(shì)信息專家知識(shí)參與到故障自動(dòng)診斷中.將該系統(tǒng)應(yīng)用于機(jī)組實(shí)際故障診斷中,結(jié)果表明該方法可有效提高診斷的質(zhì)量,同時(shí)也為振動(dòng)信號(hào)隨其他自變參量(轉(zhuǎn)速、功率等)漸變的趨勢(shì)信息在故障自動(dòng)診斷中的應(yīng)用提供了一條新的途徑.將均值—方差容錯(cuò)辨識(shí)的突變信號(hào)檢測(cè)技術(shù)、半正交3次B樣條小波包的信號(hào)分析技術(shù)以及模糊自適應(yīng)共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合,構(gòu)造了一個(gè)機(jī)組突發(fā)性振動(dòng)故障在線檢測(cè)與自動(dòng)診斷系統(tǒng),并對(duì)實(shí)際機(jī)組四種突發(fā)